基于 OpenCV 的 FY2 云顶图云块追踪算法实现

二、算法原理
2.1 整体思路
初始定位：用户提供起始经纬度范围（矩形框），程序将其转换为图像像素坐标，作为追踪的初始目标框。

逐帧追踪：利用 OpenCV 的 MIL（Multiple Instance Learning）追踪器 对后续时次的云顶图进行目标跟踪，获取每一帧中云块的位置矩形。

轮廓提取与质心计算：在追踪到的矩形区域内，通过阈值分割提取云顶高大于 210（单位：0.1K？实际为灰度值）的连通区域，找出最大面积轮廓，计算其几何质心。

坐标转换与速度计算：将像素质心转换为经纬度，利用大圆距离计算相邻时次间的位移，最终得到平均移速（km/h）和移动轨迹点。

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