在计算机视觉的领域中，OpenCV是一个非常受欢迎的开源库。它提供了一系列简单而强大的功能，使开发人员能够处理图像和视频数据。

其中一个常见的应用是实现框选物体追踪。这意味着我们可以通过鼠标在图像或视频中创建一个矩形框，然后让计算机自动追踪该物体的运动。这对于许多实际场景非常有用，比如视频监控系统或自动驾驶车辆中的目标跟踪。

OpenCV提供了一个名为`cv2.selectROI()`的函数，它允许我们通过鼠标选择ROI（感兴趣的区域）。我们只需要传递一个图像或视频帧给这个函数，然后它会返回我们选择的ROI的坐标和大小。

接下来，我们可以使用这些坐标和大小信息来追踪物体。OpenCV还提供了多种目标跟踪算法，比如KCF（Kernelized Correlation Filters）算法、MOSSE（Minimum Output Sum of Squared Error）算法等。

这些算法使用物体的外观特征来进行目标跟踪。当我们选择了ROI后，算法会自动跟踪物体，甚至可以在物体移出画面或被遮挡一段时间后重新跟踪。

最后，我们可以使用图像处理的其他功能，比如轮廓检测或背景减除，来提高物体追踪的准确性和鲁棒性。

总之，OpenCV是一个非常强大的工具，可以帮助我们实现框选物体追踪。它提供了简单易用的功能，使我们能够在图像和视频中自动跟踪物体的运动。无论是用于工业应用还是个人项目，OpenCV都是一个值得依赖的工具库。

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