自动目标跟踪的小技巧：基于CamShift算法的实现

目标跟踪是计算机视觉中的一个重要任务，通过在连续的图像帧中自动定位和跟踪特定目标，可以应用于许多领域，如视频监控、无人驾驶和增强现实等。本文将介绍一种基于CamShift算法的自动目标跟踪方法，并提供相应的源代码实现。

CamShift（Continuously Adaptive Mean Shift）算法是一种在颜色空间中进行目标跟踪的方法，它基于Mean Shift算法并进行了改进。下面我们将详细介绍CamShift算法的原理和实现步骤。

1. 导入必要的库和模块

import cv2
import numpy as np

2. 定义目标初始位置

在开始跟踪之前，我们需要手动指定目标的初始位置。可以通过在图像上选择一个矩形区域来定义初始位置。

# 读取图像
image = cv2.imread(