我在对象检测和跟踪任务中使用Opencv（python）默认跟踪器。据我所知，我们需要初始化一些边界框以使跟踪器工作，因此检测算法将为我们处理此任务。问题是，如果在初始化阶段未检测到一个（或什至更多）物体，则跟踪器将无法对其进行处理。最简单的解决方案是对帧多次执行检测算法，以确保包括所有对象，这可能在计算上非常昂贵。我想知道是否存在一种有效的方法来解决这个问题？
[大多数人使用cv2.selectROI()方法在第一帧上手动执行此操作，这将返回边界框。此处对此进行了详细描述：https://www.learnopencv.com/multitracker-multiple-object-tracking-using-opencv-c-python/
对于不可行的情况（例如成千上万个对象，您可以使对象检测部分自动化，只需确保找到一个合适的框架就可以使事情正确。