目标追踪：模板匹配

目标追踪是计算机视觉领域的一个重要任务，它旨在在连续的图像序列中准确地跟踪一个或多个目标。模板匹配是目标追踪的一种常用方法，它通过比较待跟踪目标与候选区域之间的相似度来确定最佳匹配，并在后续帧中更新目标位置。

模板匹配的基本思想是，首先选择一个代表目标的模板，然后在每一帧中与候选区域进行比较。相似度度量通常使用像素级别的比较，例如均方差或相关性系数。在每一相关性系数。在每一帧中，选择与模板相似度最高的候选区相关性系数。在每一帧中，选择与模板相似度最高的候选区域作为目标的新位置。

下面我们来实现一个简单相关性系数。在每一帧中，选择与模板相似度最高的候选区域作为目标的新位置。

下面我们来实现一个简单的模板匹配算法，以展示其基本原相关性系数。在每一帧中，选择与模板相似度最高的候选区域作为目标的新位置。

下面我们来实现一个简单的模板匹配算法，以展示其基本原理。我们将使用Python编程语言和OpenCV库来实现该算法。

首先，让我们导入必要的库：

相关性系数。在每一帧中，选择与模板相似度最高的候选区域作为目标的新位置。

下面我们来实现一个简单的模板匹配算法，以展示其基本原理。我们将使用Python编程语言和OpenCV库来实现该算法。

首先，让我们导入必要的库：

import cv2
import numpy as np

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