OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它包含了大量的图像处理、视频处理和计算机视觉相关的算法。目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要应用，它的主要目的是在视频序列中追踪感兴趣目标的位置和姿态。目标检测则是指在图像中识别出特定的物体，并确定它们的位置和尺寸。而光流法是目标跟踪技术中的一种，它基于视频序列中连续帧之间像素的运动来估计目标的运动。
在本段提供的信息中，描述了使用OpenCV实现的目标跟踪技术，特别是基于光流法的运动目标检测源代码。光流法是一种基于图像序列的时间连续性原理，通过计算连续帧之间的像素强度变化来推断目标的运动。在视频处理中，如果我们假设一个像素点在连续的两帧之间由于物体的运动而产生的位置变化不大，那么该像素点在两帧中的强度变化就可以被用来计算其在场景中移动的速度和方向，即光流。
具体实现时，通过设定一系列的运动模型和优化算法，可以估计出视频中物体的运动路径。这样，即使目标物体在视频中发生遮挡、变形或者亮度变化，只要连续帧之间存在足够的视觉信息，光流法仍然可以较为准确地对目标进行跟踪。
源代码被分享在了百度网盘上，这说明开发者或研究人员为了解决目标跟踪问题，不仅提供了理论上的算法，还实际编写了可以运行的程序代码，并将其上传到网络上供他人下载学习和使用。这样的开源精神有利于推动计算机视觉技术的交流与发展。
在实际应用中，光流法适合处理一些运动平滑且光照变化不大的场景。但是，对于一些复杂环境，例如遮挡严重、光照剧烈变化或者运动不规律的场景，光流法的跟踪效果可能会受到影响。此时，研究者可能会结合其他算法，如卡尔曼滤波器、粒子滤波器或者深度学习方法，来改善目标的跟踪效果。
本段信息涉及到的知识点包括：OpenCV作为计算机视觉处理的工具库，目标跟踪和目标检测作为视觉处理的核心任务，光流法作为目标跟踪的一种技术方法，以及开源软件分享的意义和使用场景。这些知识点贯穿于计算机视觉领域的研究与应用中，对于理解和发展该领域的技术至关重要。
