目标跟踪是计算机视觉领域的一项重要技术，它允许程序在空间中或不同摄像机角度下检测目标并跟踪其运动。目标跟踪能够识别并跟踪图像中的多个目标。例如，在足球比赛的录制中，可以跟踪球在照片中的位置。目标跟踪是增强现实中用于实时估计或预测移动目标位置和其他相关信息的关键计算机视觉技术。
目标检测和跟踪都是计算机视觉算法。目标检测算法在图像或视频中识别目标及其在媒体中的位置。这可以是一个独立的算法，或者用于启用目标跟踪。另一方面，目标跟踪算法则在视频中跟踪对象的帧。
以下是目标跟踪如何使能够在空间和时间上选择、跟踪和保留单个类别对象的分解：
输入：首先输入视频或实时摄像头画面，并使用OpenCV预处理每一帧。预处理对于模型处理一致性数据至关重要。
目标检测：接下来，选择一个目标检测算法，该算法通过在对象周围创建边界框来分类和检测对象。
标记：然后，目标跟踪算法为每个已识别的对象分配一个唯一的标识标签。例如，这可以是赛车道视频源中的所有汽车。
跟踪：最后一步是在不同帧中跟踪检测到的对象，同时存储其相关的路径信息。
目标跟踪可以分为基于图像和基于视频的跟踪。让更详细地讨论每种类型。
基于图像的目标跟踪：这种类型的跟踪通常涉及识别、锚定和跟踪整个2D图像。然后可以计算基于其位置的平面坐标的掩码。这种类型的目标跟踪通常用于增强现实（AR）领域。
基于视频的目标跟踪：也称为实时目标跟踪，是计算机视觉中最流行的目标跟踪类型。在视频目标跟踪中，目标是在确定目标对象的初始坐标后，使用空间和时间信息来估计或预测视频中每个连续帧中目标对象的位置。
有许多开源工具可以用来在图像中跟踪对象。详细讨论每个工具超出了本文的范围，但想强调一些最受欢迎的工具。以下是一些可能对自己实现目标跟踪有帮助的工具：
使用OpenCV的目标跟踪
Siamese网络的快速在线目标跟踪
使用Roboflow Inference API实现的零样本目标跟踪
NorFair是一个Python库，用于为任何检测器添加实时多目标跟踪
使用Roboflow Inference API和zeroshot CLIP Deep SORT的目标跟踪
YOLOv4、DeepSort和Tensorflow的目标跟踪实现
目标跟踪在现实世界中有多种应用。以下是一些如何使用目标跟踪的显著示例：
自动驾驶：自动驾驶汽车中的障碍物检测，道路上和人行道上的行人检测，碰撞避免和车速检测，交通监控和路线估计等。
零售应用：人员检测和跟踪，无收银员结账系统，跟踪购物车中的物品，跟踪进出建筑物的人员等。
监控摄像头：人群监控，跟踪口罩使用情况，跟踪有可疑活动或物品的人员等。
体育分析：跟踪篮球的轨迹，跟踪足球以计算进球数，跟踪球员以了解他们的运动并预防伤害等。