OpenCV质心跟踪算法实现与源码解析
本文详解利用OpenCV实现质心跟踪算法的完整流程。从获取边界框、计算质心、欧几里得距离匹配到新对象注册与旧对象注销，逐步解析核心逻辑。附带CentroidTracker类与驱动脚本的Python源码，适用于视频流中的人脸或物体实时跟踪场景。
2026-10-16
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本文详解利用OpenCV实现质心跟踪算法的完整流程。从获取边界框、计算质心、欧几里得距离匹配到新对象注册与旧对象注销，逐步解析核心逻辑。附带CentroidTracker类与驱动脚本的Python源码，适用于视频流中的人脸或物体实时跟踪场景。
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本文深入解析OpenCV中Filter2D函数的边界填充机制。通过C++与Python实例验证，指出该函数并非采用补零或简单边缘扩展，而是使用沿边缘镜像填充。文章详细说明了anchor参数对计算结果的影响，帮助开发者准确理解卷积运算中的边界处理逻辑。
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