Opencv目标追踪

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#目标追踪算法介绍

#八种工具

1.BOOSTING Tracker：背后所用的机器学习算法相同，但是距其2.诞生已有十多年了。这一追踪器速度较慢，并且表现不好，但是作为元老还是有必要提及的。（最低支持OpenCV 3.0.0）

2.MIL Tracker：比上一个追踪器更精确，但是失败率比较高。（最低支持OpenCV 3.0.0）

3.KCF Tracker：核心相关滤波器。（最低支持OpenCV 3.1.0）

4.CSRT Tracker：判别相关滤波器。（最低支持OpenCV 3.4.2）

5.MedianFlow Tracker：在报错方面表现得很好，但是对于快速跳动或快速移动的物体，模型会失效。（最低支持OpenCV 3.0.0）

6.TLD Tracker：跟踪器非常容易误报（最低支持OpenCV 3.0.0）

7.MOSSE Tracker：非常非常快，但是不如CSRT和KCF的准确率那么高，如果追求速度选它准没错。（最低支持OpenCV 3.4.1）

8.GOTURN Tracker：这是OpenCV中唯一一深度学习为基础的检测器。它需要额外的模型才能运行（最低支持OpenCV 3.2.0）

#创建追踪器方法对象

import cv2

import numpy as np

OPENCV_ OBJECT_ TRACKERS = {
csrt : cv2. TrackerCSRT _create,

"kcf"&nbs