Python是目前非常熱門的編程語言，它具有很高的可讀性、易于學習和快速開發等優點。Python中的機器學習庫也在不斷更新和發展，其中一個非常重要的領域是目標跟蹤評價。

import cv2
import numpy as np
cap = cv2.VideoCapture("video.mp4")
# 創建KCF跟蹤器
tracker = cv2.TrackerKCF_create()
# 定義初始目標
ret, frame = cap.read()
bbox = cv2.selectROI(frame, False)
tracker.init(frame, bbox)
while True:
# 獲取下一幀
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 更新跟蹤器
success, bbox = tracker.update(frame)
# 計算跟蹤精度
gt = np.array([bbox])
predicted = np.array([tracker.get_position()])
iou = compute_iou(gt, predicted)
# 繪制跟蹤框與iou值
if success:
# 跟蹤成功
x, y, w, h = [int(i) for i in bbox]
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, "IoU: {:.2f}".format(iou), (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 255, 0), 2)
else:
# 跟蹤失敗
cv2.putText(frame, "Failure", (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 0, 255), 2)
# 顯示結果
cv2.imshow("Tracking", frame)
if cv2.waitKey(1) == 27:
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

上面的代碼中使用了OpenCV庫創建了一個KCF跟蹤器，然后從視頻中讀取幀，并使用跟蹤器對初始目標進行跟蹤。在每一幀中，都會更新跟蹤器并計算跟蹤精度。如果跟蹤成功，就會繪制跟蹤框和iou值，在失敗時顯示“Failure”字樣。最后，將跟蹤結果顯示出來。

總之，Python中的機器學習庫可以在目標跟蹤評價方面提供極大的幫助，使得我們可以在更加準確和高效的情況下進行目標跟蹤并計算跟蹤精度。