OpenCV 是一个强大的开源计算机视觉库，它提供了多种目标追踪算法。

在 OpenCV 中，我们可以使用不同的追踪器来实现目标追踪，比如 MIL (Multiple Instance Learning)、BOOSTING、TLD (Tracking, Learning, Detection) 等。

使用 OpenCV 进行目标追踪的基本步骤：

1.安装Opencv。

pip安装python的opencv包：pip install opencv-python

2.读取视频或摄像头流。

主要代码：

#使用摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

 
# 或者读取视频文件

 cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

3.选择追踪器。

OpenCV 提供了多种追踪器。例如，可以使用 TrackerMIL、TrackerBoosting、TrackerKCF 等。

这里以 TrackerMIL 为例：

tracker = cv2.TrackerMIL_create()

4.初始化追踪器。

在视频帧中选择一个对象作为追踪目标，并用鼠标选择区域。然后初始化追踪器。

# 读取第一帧

ret, frame = cap.read()

if not ret:

    print("Failed to read video")

    exit()

  # 使用鼠标选择区域（实际应用中通常需要用户交互）

bbox = cv2.selectROI(frame, False)  # 返回左上角和右下角的坐标 (x, y, w, h)

  # 初始化追踪器

ok = tracker.init(frame, bbox)

5.追踪目标，并在视频中显示结果。

while True:

    ret, frame = cap.read()

    if not ret:

        break

    

    # 更新追踪器并获取新的位置框

    ok, bbox = tracker.update(frame)

    

    if ok:

        # 绘制追踪框

        p1 = (int(bbox[0]), int(bbox[1]))

        p2 = (int(bbox[0] + bbox[2]), int(bbox[1] + bbox[3]))

        cv2.rectangle(frame, p1, p2, (255,0,0), 2, 1)

    else:

        cv2.putText(frame, "Tracking failure detected", (100,80), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75,(0,0,255),2)

    

    # 显示结果帧

    cv2.imshow("Tracking", frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

        break

6.释放资源和关闭窗口。

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

以上是使用Opencv的目标追踪基础流程。

本章节将基于某段测试录像，尝试实现深度学习检测框架加载+基于dlib与ssd追踪+多进程目标追踪，并对多进程效率提升进行对比。