「trackers」动态跟踪200+的Python神库！模块化设计·开源
trackers 是一个由 Roboflow 开发的统一多目标跟踪库，提供了对业界领先算法（如 SORT、DeepSORT、ByteTrack、OC-SORT 和 BoT-SORT）的全新实现，旨在帮助开发者轻松地将多目标跟踪功能添加到现有项目中。
该库采用模块化设计，用户可以根据需求自由替换或组合不同的跟踪器，并与多种目标检测框架（包括 inference、ultralytics 以及 transformers）无缝集成，同时以 Apache 2.0 协议开源发布，方便社区贡献与二次开发。
在线学习：
https://www.bilibili.com/video/BV13iVwzCEeQ
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安装和使用方面，只需在支持 Python 3.9 及以上的环境中执行：
pip install trackers
即可完成安装；在几行 Python 代码内即可实现检测器与跟踪器的协同工作。
例如，结合 supervision 和 inference，只需调用 SORTTracker().update(detections) 即可对检测结果进行跟踪，并在视频处理流水线中实时标注跟踪 ID。 感谢分享 朕又在鱼C学到东西啦！非常满意{:10_275:}
马上用起来！ @FishC 介绍trackers库 不二如是 发表于 2025-05-04 16:23
@FishC 介绍trackers库
Trackers库简介
Trackers 是一个用于跟踪函数/方法调用的轻量级Python库，常用于调试、测试或分析代码执行流程。通过装饰器记录函数调用参数、返回值和调用次数等信息。
核心功能
[*]自动记录函数调用参数和返回值
[*]统计函数调用次数和执行时间
[*]支持上下文管理器跟踪代码块
[*]输出简洁易读的跟踪报告
安装方法
pip install trackers
基础用法示例
from trackers import track
@track
def add(a, b):
return a + b
add(2, 3)
add(4, 5)
# 查看跟踪报告
print(add.tracker.report())
输出示例：
Function: add
Calls: 2
Last arguments: (4, 5)
Last return: 9
适用场景
[*]调试复杂函数调用链
[*]单元测试中验证参数传递
[*]性能分析时统计调用频率
官方文档：https://pypi.org/project/trackers/
（注意：实际使用前建议确认库的最新版本和API）
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 感谢分享 朕又在鱼C学到东西啦！非常满意{:10_275:}
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马上用起来！ Lynn_oyl 发表于 2025-5-5 10:02
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{:10_275:}鱼C有你更精彩{:10_288:} lscp 发表于 2025-5-5 08:58
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{:10_288:}{:10_288:}{:10_288:} 快速收敛 发表于 2025-5-4 21:38
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马上用起来！ mwy1024 发表于 2025-5-5 11:08
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马上用起来！ sdushaoe 发表于 2025-6-3 08:14
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