目标跟踪算法：判别性相关滤波器

目标跟踪是计算机视觉领域中的一个重要任务，它的目标是在连续的图像帧中准确地定位和跟踪一个特定的目标。在目标跟踪中，判别性相关滤波器（Discriminative Correlation Filter，DCF）是一种常用的算法，它通过学习目标和背景之间的差异来实现准确的目标定位和跟踪。

DCF算法的核心思想是将目标跟踪问题转化为滤波器的训练和响应计算问题。在训练阶段，DCF算法通过在线学习的方式从目标区域和背景区域中提取特征，并使用这些特征训练一个判别性滤波器。在跟踪阶段，该滤波器被应用于新的图像帧中，计算目标的响应图，然后通过寻找响应图中的峰值来确定目标的位置。

以下是一个简单的DCF目标跟踪算法的代码示例：

import numpy as np
import cv2

def create_gaussian_peak(size):
    y = np