目标跟踪：基于轮廓的目标跟踪

目标跟踪是计算机视觉领域中的一个重要任务，它旨在在视频序列中实时准确地追踪特定目标的位置和形状。其中一种常见的目标跟踪方法是基于轮廓的目标跟踪，它利用目标的外形信息进行跟踪。本文将介绍基于轮廓的目标跟踪方法，并提供相应的源代码示例。

基于轮廓的目标跟踪方法可以分为以下几个步骤：

1. 目标检测：在视频的初始帧中，使用目标检测算法（如基于深度学习的目标检测算法）来检测目标的位置。目标检测算法会输出目标的边界框或像素级掩码。

2. 轮廓提取：根据目标的边界框或像素级掩码，提取目标的轮廓信息。轮廓可以是目标的边界线或者是目标的形状。

3. 特征表示：对目标的轮廓进行特征表示，将其转换为计算机可处理的形式。常用的特征表示方法包括形状描述子（如Hu矩、傅里叶描述子等）和轮廓点的坐标。

4. 目标匹配：在后续帧中，利用目标的特征表示与初始帧中目标的特征表示进行匹配，以确定目标在当前帧中的位置。匹配方法可以采用相似性度量（如欧氏距离、相关系数等）或者机器学习方法（如支持向量机、卷积神经网络等）。

下面是一个简单的基于轮廓的目标跟踪的示例代码，使用OpenCV库进行实现：

import cv2

# 创建轮廓提取器
contour_extractor = cv2