这篇博客将介绍如何使用Python，OpenCV的内置对象跟踪器进行对象跟踪（单目标追踪）；并将简单介绍OpenCV库中内置的八种对象跟踪算法（截至OpenCV 3.4），包括：CSRT、KCF、Boosting、MIL、TLD、MedianFlow、MOSSE、GOTURN。
建议对大多数对象跟踪应用程序使用CSRT、KCF或MOSSE：
当需要更高的对象跟踪精度，并且可以承受较慢的FPS吞吐量时，请使用CSRT；
当需要更快的FPS吞吐量，但可以处理稍低的对象跟踪精度时，请使用KCF；
当需要纯粹的速度时，使用MOSSE；
并将OpenCV的八个目标跟踪器分别应用于各种任务，包括短跑、赛马、赛车、无人机/无人机跟踪器和车辆行车记录仪。
Kernelized Correlation Filters: KCF 核化相关性滤波器
Discriminative Correlation Filter (with Channel and Spatial Reliability)：CSRT 区分相关滤波器（具有信道和空间可靠性）
1. 效果图
CSRT效果图如下：准确度还是蛮高的
MOSSE效果图如下：很快，但结果不太准确
