本文介绍了目标追踪的重要任务——实时轮廓检测与跟踪。内容涵盖原理，包括图像分割和跟踪算法，如边缘检测、阈值分割、卡尔曼滤波器等，并提供OpenCV实现的代码示例。实际系统可能结合深度学习技术提高追踪效果。
目标追踪是计算机视觉领域中的一个重要任务，它涉及在视频序列中检测和跟踪特定目标的位置。其中一种常见的目标追踪方法是通过实时轮廓检测与跟踪技术来实现。本文将介绍实时轮廓检测与跟踪的原理，并提供一个简单的代码示例。
实时轮廓检测与跟踪的原理是利用计算机视觉算法从视频序列中提取目标的轮廓信息，并通过跟踪算法实时更新目标的位置。在这个过程中，首先需要对视频序列进行图像分割，提取出目标的轮廓。常用的图像分割算法包括边缘检测、阈值分割和基于区域的分割等。
一旦获取到目标的轮廓信息，就可以使用跟踪算法来实时更新目标的位置。跟踪算法通常基于目标的外观特征或运动模型进行设计。常见的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和相关滤波器等。这些算法能够根据目标的特征和运动信息预测目标的位置，并在后续帧中进行位置的更新。
下面是一个使用OpenCV库实现实时轮廓检测与跟踪的简单代码示例：
import cv2
# 创建视频捕捉对象
cap = cv2.VideoCapture(0
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