目标跟踪：中国图象图形学报中图法分类号TP39

目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它旨在通过分析视频序列中的图像信息，实时准确地跟踪感兴趣的目标。在实际应用中，目标跟踪技术在视频监控、智能交通、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。本文将介绍目标跟踪的基本概念和常用方法，并给出相应的源代码示例。

一、目标跟踪的基本概念
目标跟踪的目标是在视频序列中准确地定位和跟踪一个或多个感兴趣的目标。在目标跟踪任务中，通常给定视频序列的第一帧，然后根据该帧中目标的位置，通过分析后续帧中的图像信息，实时地估计目标在视频中的位置。

二、目标跟踪的常用方法
目标跟踪方法可以分为基于传统特征的方法和基于深度学习的方法。在这里，我们将介绍两种常用的目标跟踪方法：基于相关滤波器的方法和基于深度学习的方法。

1. 基于相关滤波器的方法
   基于相关滤波器的方法是目标跟踪中最经典的方法之一。它通过计算目标模板与待跟踪图像块之间的相似度来实现目标位置的估计。其中，常用的相关滤波器包括均值滤波器、高斯滤波器和最小二乘滤波器等。以下是一个简单的基于相关滤波器的目标跟踪示例代码：

import cv2

# 初始化目标模板
template = cv2.imread(