本文探讨了目标跟踪在计算机视觉中的重要性，随着信息技术的进步，相关滤波器和深度学习方法在目标跟踪上展现出优越性能。文章提供了这两种方法的源代码示例，展示了新一代技术如何推动目标跟踪算法的发展。
目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它旨在通过分析图像和视频序列，实时准确地定位和跟踪特定目标。随着新一代信息技术的不断发展，目标跟踪算法也得到了显著的改进和提升。本文将介绍一些常见的目标跟踪方法，并提供相应的源代码示例。
- 基于相关滤波器的目标跟踪
基于相关滤波器的目标跟踪方法是目标跟踪领域的经典算法之一。它通过计算目标模板与候选区域之间的相似度来确定目标的位置。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
def track_object(template, frame):
# 将模板和候选区域转换为灰度图像
template_gray = cv2.cvtColo
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