使用opencv在受控环境中进行视频跟踪的跟踪标记和跟踪算法选择

我需要视频中两个对象的xy水平投影。我可以完全控制环境，所以我把相机放在顶部的中心。(我对视频本身不感兴趣，但从视频中我还获得了将轨道校准到适当单位的措施(。

我正在考虑使用 opencv 中实现的跟踪算法之一。我一直在和他们一起玩，用示例视频运行示例代码，并且工作得很好。

我的第一个也是非常主要的问题是： 鉴于我可以自由选择，我可以使用的最佳标记是什么？我在想明亮的LED很可能是最简单的。但我不确定这种算法是否可能更适合复杂的形状或具有更多特征的对象。二维码能更好地工作吗？标记会移动和倾斜，这就是我不确定的原因。灯光听起来不错，而且对倾斜相当坚固。

第二个问题，实际上可能与第一个问题相互依赖，是： 此方案的最佳跟踪算法是什么？ 我在网上读了一点。对可用跟踪方法的一个非常好的总结是我认为应该使用 KCF 跟踪器的地方 https://www.learnopencv.com/object-tracking-using-opencv-cpp-python/。但是，我还没有深入研究算法，我认为我可能使用了不兼容的想法：比如，跟踪颜色可能很简单，只需通过一些颜色过滤并根据速度使用一些预测等就可以完成。但也许这种检测许多特征的算法在光下并不真正有效。

所以，再一次，我想这个问题可以重新表述为：在我的特定场景中，最好的标记/跟踪算法组合是什么？