CoWTracker

CoWTracker

跟踪上传视频里的每一个像素随时间的运动，并用彩色轨迹画出来。适合研究人员和想研究画面中物体如何运动的人。

由 facebook 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的，应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：CoWTracker 是一个研究演示，逐帧跟踪视频里的每一个像素。你上传一段视频，选一个起始帧，它就把运动画成彩色路径。它的方法是基于扭曲的稠密点跟踪，省掉了许多跟踪器会构建的代价体。它出自牛津大学视觉几何组和 Meta AI 的研究人员。

适合谁：它适合计算机视觉的研究人员和学生，也适合想看看视频里的运动怎样能精确测到单个像素的人。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
计算机视觉 | 研究人员 | 在自己的视频上试用稠密点跟踪 | 跟踪一小段视频并查看轨迹
影视 | 剪辑师和视觉特效师 | 查看镜头里每个部分的运动路径 | 在一段手持拍摄的视频里跟随一个移动的物体
体育分析 | 分析人员 | 看身体和物体在帧与帧之间怎样移动 | 向前和向后跟踪一小段训练视频
教育 | 学生 | 了解运动跟踪能产生什么 | 比较从不同起始帧得到的路径

如果你需要商用工具，可以跳过它，因为这里列出的许可证只允许非商业用途。

用在哪里：

• 浏览器：打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面，不用安装任何东西
• 在 Windows、macOS 或 Linux 上，用 Python 运行的副本
• 带 GPU 硬件的 Hugging Face Space，在线版本就用它

Use case | Who | What they get back
跟踪一段视频 | 研究人员 | 画在视频上的彩色轨迹
双向跟踪 | 分析人员 | 从所选帧向前和向后延伸的路径
试不同设置 | 学生 | 同一份运动数据的不同呈现

如何设置：在线版本什么都不用准备。要在自己的电脑上运行副本，你需要下面这些。

• 装有 pip 的 Python，系统可以是 Windows、macOS 或 Linux
• Hugging Face hub 客户端，第一步会安装它
• requirements.txt 里列出的软件包
• packages.txt 里的系统软件包，Hugging Face 用 apt-get 安装它们

1. 安装 Hugging Face hub 客户端。
2. 把这个 Space 的文件下载到本地文件夹。
3. 进入这个文件夹。
4. 安装这个 Space 指定的 Gradio 版本。
5. 从 requirements.txt 安装其余的软件包。
6. 启动 app.py。

pip install -U huggingface_hub
hf download facebook/cowtracker --repo-type space --local-dir cowtracker
cd cowtracker
pip install gradio==6.2.0
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用：加入你自己的视频，或者选一个示例，然后按 "Process Video"。接着把滑块移到你想开始跟踪的那一帧，按 "Start Tracking"。最后按自己的喜好调整可视化设置。

Tool | What it does
Process Video | 在你选帧之前先把上传的视频准备好
查询帧滑块 | 选择跟踪开始的那一帧
Start Tracking | 从那一帧向前和向后跟踪每一个像素
可视化设置 | 改变轨迹的外观

示例：你上传一段一个人走路的短视频，按 "Process Video"。你把滑块拖到第一帧，再按 "Start Tracking"。这个 Space 会返回带有彩色轨迹的视频，显示每个像素往哪里移动。

新手与专家：如果你是新手，先用内置的示例视频，这样马上就能看到结果。然后再上传一段你自己的短视频，因为长视频在共享硬件上会花更多时间。

如果你熟悉这个领域，这个模型是基于扭曲的稠密跟踪器，避开了代价体，页面把速度归功于这个设计。你可以选任意查询帧，并在两个时间方向上跟踪。这个 Space 运行在 zero-a10g 硬件上。

你上传一段视频
视频被处理
你选一个查询帧
跟踪在两个方向上运行
你看到彩色轨迹

注意事项：许可证限制了谁可以使用它，所以在规划任何工作之前请先读一读。

• License: cc-by-nc-4，一种用于非商业用途的 Creative Commons 许可证
• Cost to run: 没有提到 API 密钥或付费服务，在线版本运行在 Hugging Face 的 zero-a10g 硬件上
• Data it reaches: 你上传的视频，在线 Space 在 Hugging Face 的服务器上处理它们，本地副本会下载这个 Space 的文件
• Not for: 在这个许可证下的商业用途，来源没有列出其他排除项

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 点赞：4
• 构建方式：gradio
• 许可证：cc-by-nc-4.0

链接

• Space：https://huggingface.co/spaces/facebook/cowtracker
• 文件：https://huggingface.co/spaces/facebook/cowtracker/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space，或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。