运动目标检测：光流法实现目标跟踪

运动目标检测是计算机视觉领域的重要任务之一，它涉及在图像或视频中准确地检测和跟踪运动的目标。其中，光流法是一种常用的方法，能够估计图像中每个像素的运动向量，并通过分析这些向量来实现目标跟踪。本文将介绍如何使用光流法来实现目标跟踪，并提供相应的源代码。

光流法是基于运动一致性假设的一种技术，假设在相邻帧之间，同一物体上的像素具有相似的运动。基于这个假设，我们可以通过计算相邻帧之间像素的运动向量来估计目标的运动轨迹。以下是使用Python和OpenCV库实现光流法目标跟踪的示例代码：

import cv2

# 创建一个VideoCapture对象读取视频
cap = cv2.VideoCapture('input_video.mp4')

# 创建一个Lucas-Kanade光流法对象
lk_params = dict