Syftet med studien är att undersöka möjligheten att använda en videokamera och bildbehandlings-algoritmer för att inhämta data till simulering genom att spåra personers rörelse. Den teoretiska referensramen och litteraturstudie används för att få en fördjupad kunskap om simulering och hur personer spåras med spårningsalgoritmer. För att undersöka möjligheten har en kod skapats som använder bildbehandlingsalgoritmer från OpenCv. Algoritmerna som används har utvärderats med fyra experiment i två olika miljöer, en affärsmiljö och en industrimiljö. Experimenten har använts till att spela in videomaterial på personernas förflyttning i miljöerna. Videomaterialen har använts med den skapade koden och bildbehandlingsalgoritmer för att analysera spårnings-algoritmernas prestanda och om tider kan erhållas. Resultatet från analysen påvisar att tider kan erhållas om en person spåras i videoscenen. De erhållna tiderna har jämfört med manuella tidsstudier och påvisar att medelfelet är 0,1 sekunder och standardavvikelsen är 0,27 sekunder. När det är flera personer som spåras i videoscenen visar resultatet att de inte är möjligt att erhålla tider till simulering. Detta beror på att algoritmerna misslyckas att spåra, faktorer som samman-fogning, färg, riktning, ocklusion och förflyttning av statiska objekt påverkar spårningen på algoritmerna. Detta bidrar till att tiderna som erhålls inte är tillförlitliga och därmed har inte tiderna jämfört med manuella tidsstudier. / The purpose of the study is to investigate the possibility of using a video camera and the image processing algorithms to obtain data for simulation through tracking people’s movement. The theoretical frame of reference and literature studies are used to get an in-depth knowledge about simulation and how people are tracked with tracking algorithms. To investigate the possibility, a code has been created that uses image processing algorithms from OpenCv. These algorithms that have been used have been evaluated with four experiments in two different environments, one store environment and one industrial environment. The experiments have been used to record video on people’s movements in these two environments. The video recordings have been made with the created code and the image processing algorithms to analyze the performance of the tracking algorithms and if time can be obtained. The result of the analysis shows that the time can be obtained if a person is used in the video scene. The obtained times have been compared with manual time studies. The result shows that the average error is 0, 1 seconds and the standard deviation is 0, 27 seconds. When there are more people that are being tracked in the video scene, the result shows that they are not possible to obtain times for simulation. This is because the algorithms are failing to track, factors such as joining, color, direction, occlusion and movement of static objects affect the tracking of the algorithms. This contributes that the times obtained are not reliable and thereby have not been compared with manual time’s studies.