在C++中實現ByteTrack需要使用對應的庫和算法。一種可能的實現方式是使用OpenCV庫來處理視頻流和圖像，并結合YOLO（You Only Look Once）目標檢測算法來實現實時目標追蹤。以下是一個簡單的示例代碼：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>

using namespace cv;
using namespace cv::dnn;

int main() {
    // 加載YOLO模型
    Net net = readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg");
    
    // 加載視頻流
    VideoCapture cap(0);
    
    Mat frame;
    while (cap.isOpened()) {
        cap >> frame;
        
        // 將幀傳遞給YOLO模型
        Mat blob = blobFromImage(frame, 1/255.0, Size(416, 416), Scalar(0,0,0), true, false);
        net.setInput(blob);
        
        // 運行YOLO模型
        std::vector<Mat> outs;
        net.forward(outs, getOutputsNames(net));
        
        // 處理YOLO模型的輸出并進行目標追蹤
        // 在這里可以根據具體需求添加目標追蹤的邏輯
        
        imshow("ByteTrack", frame);
        if (waitKey(1) == 27) {
            break;
        }
    }
    
    cap.release();
    destroyAllWindows();
    
    return 0;
}

在上面的示例代碼中，我們首先加載YOLO模型（yolov3.weights和yolov3.cfg文件），然后從攝像頭中讀取視頻流的幀，將每一幀傳遞給YOLO模型進行目標檢測，接著可以根據具體需求添加目標追蹤的邏輯。最后將處理后的幀顯示出來。