像海思3519这种板子，想跑实时目标跟踪程序，初始目标框的选定一般怎么解决？

后处理在图像上画框？

通常需要首先通过一些预处理步骤来获取初始目标框的选定。
人工标注法：在初始帧中手动选择目标框，并将其作为输入传递给跟踪算法。这种方法可以保证目标框的准确性，但需要手动标注，耗时费力。

检测算法：使用目标检测算法在初始帧中检测目标，然后将检测结果作为输入传递给跟踪算法。这种方法通常可以自动化地完成目标框的选定，但可能会因为检测算法的精度等问题导致目标框不准确。

模板匹配法：在初始帧中选定目标框，并将其作为模板，然后在后续帧中使用模板匹配算法来定位目标。这种方法可以快速地完成目标框的选定，并且在一定程度上对目标的外观变化具有一定的鲁棒性，但可能会因为目标与背景的相似性等问题导致匹配失败。

要看你的应用场景

针对海思3519这种板子想跑实时目标跟踪程序，初始目标框的选定可以通过以下几种方式来解决：

1.手动标定：在程序运行前，用户手动在视频中标定目标框的位置，并将其作为输入提供给目标跟踪算法。这种方式需要用户在标定时准确把握目标位置，标定不准会导致跟踪结果不准确。

2.目标检测：在视频中运行目标检测算法，检测出目标位置，并将其作为初始目标框输入到目标跟踪算法中。这种方式需要在目标检测算法的准确性和实时性之间做出平衡，同时需要考虑多目标情况下的性能。

3.先验知识：根据场景特点、目标类型等先验知识，提供初始目标框的位置。这种方式需要根据具体场景和目标类型进行专门设计，但是在特定场景下能够提供较好的跟踪效果。

需要根据具体的应用场景和需求，选择合适的初始目标框选定方式。同时需要注意，在实时目标跟踪算法中，初始目标框的选定对跟踪结果有很大的影响，需要进行仔细的设计和优化。