运动估计和跟踪是许多计算机视觉应用的关键活动，包括活动识别，交通监控，汽车安全和监视。

计算机视觉工具箱™提供视频跟踪算法，如连续自适应平均位移(CAMShift)和Kanade-Lucas-Tomasi (KLT)。您可以使用这些算法来跟踪单个对象或作为更复杂的跟踪系统的构建模块。工具箱还提供了一个用于多对象跟踪的框架，其中包括卡尔曼滤波以及匈牙利算法将目标探测分配到轨迹上。

运动估计是确定相邻视频帧之间块的移动的过程。这个工具箱包括运动估计算法，例如光流、块匹配、模板匹配。这些算法创建运动向量，可以与整个图像、块、任意补丁或单个像素相关。对于块和模板匹配，寻找最佳匹配的评价指标包括均方误差(MSE)、平均绝对偏差(MAD)、最大绝对差(MaxAD)、绝对差和(SAD)和差平方和(SSD)。