「trackers」动态跟踪200+的Python神库！模块化设计·开源

不二如是

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。

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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：

1. pip install trackers

复制代码

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。

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@FishC 介绍trackers库

FishC

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  

1.   
   
2. pip install trackers  
   

复制代码

基础用法示例  

1.   
   
2. from trackers import track
   
3. 
   
4. @track  
   
5. def add(a, b):  
   
6.     return a + b  
   
7. 
   
8. add(2, 3)  
   
9. add(4, 5)  
   
10. 
    
11. # 查看跟踪报告  
    
12. print(add.tracker.report())  
    

复制代码

输出示例：  

1.   
   
2. Function: add  
   
3. Calls: 2  
   
4. Last arguments: (4, 5)  
   
5. Last return: 9  
   

复制代码

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。

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