在C#中使用EMGUCV库进行目标检测和跟踪时，可以使用以下方法：
Haar级联分类器：可以使用Haar级联分类器进行目标检测，这是一种基于机器学习的方法，可以识别人脸、车牌等目标。
HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征：可以使用HOG特征进行目标检测，这种方法基于目标的梯度方向直方图来描述目标的外观。
使用深度学习模型进行目标检测：可以使用已经训练好的深度学习模型，如YOLO、SSD等，来进行目标检测。
卡尔曼滤波器：可以使用卡尔曼滤波器进行目标跟踪，这是一种估计目标位置和速度的方法。
光流法：可以使用光流法进行目标跟踪，通过计算相邻帧之间的像素位移来估计目标的运动轨迹。
以上是一些常用的目标检测和跟踪方法，可以根据具体的应用场景和需求选择合适的方法进行实现。EMGUCV库提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能，可以很方便地实现这些方法。