摘要：本程序主要实现了python的opencv人工智能视觉模块的目标跟踪功能。
本文分享自华为云社区《python进阶——人工智能实时目标跟踪,这一篇就够用了！》，作者：lqj_本人 。
前言
本程序主要实现了python的opencv人工智能视觉模块的目标跟踪功能。
项目介绍
区域性锁定目标实时动态跟踪（适用 警方追捕，无人机锁定拍摄等）
首先先介绍几种AI视觉算法
特性：
1.BOOSTING:算法原理类似于Harr cascdes(AdaBoost),是一种很老的算法。这个算法速度慢并且不准。
2.MIL：比BOOSTING准一点
3.KCF：速度比BOOSTING和MIL更快，与BOOSTING和MIL一样不能很好的处理遮挡问题。
4.CSRT:比KCF更准一些，但是速度比KCF慢
5.MedianFlow:对于快速移动的目标和外形比那花迅速的目标效果不好
6.TLD：会产生朵的false-posittives
7.MOSSE：算法速度非常快，但是准确率比不上KCF和CSRT，在一些追求算法的速度场合很适用
8.GOTURN：OpenCV中自带的唯一一个基于深度学习的算法，运行短发需要提前下载好模型文件
分别对应的伴生的函数：
kcf:cv2.legacy.TrackerKCF_create
csrt:cv2.legacy.TrackerCSRT_create
boosting:cv2.legacy.TrackerBoosting_create
mil:cv2.legacy.TrackerMIL_create
tld:cv2.legacy.TrackerTLD_create
medianflow:cv2.legacy.TrackerMedianFlow_create
mosse:cv2.legacy.TrackerMOSSE_create