图像分类是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在教会计算机识别和分类图像中的对象。以下是我们教育项目中关于图像分类的一些基本信息。
项目概述
图像分类项目旨在通过以下步骤实现：
- 数据收集：收集大量带有标签的图像数据集。
- 预处理：对图像进行预处理，包括大小调整、灰度化等。
- 特征提取：提取图像的特征，如颜色、纹理、形状等。
- 模型训练：使用机器学习算法训练分类模型。
- 模型评估：评估模型的准确性和泛化能力。
技术栈
该项目使用以下技术栈：
- 编程语言：Python
- 框架：TensorFlow, Keras
- 库：NumPy, Pandas, OpenCV
案例研究
以下是一个简单的图像分类案例：
- 输入：一张包含猫和狗的图像。
- 输出：图像被分类为“猫”或“狗”。
扩展阅读
想要了解更多关于图像分类的信息，可以阅读以下文章：
图片展示
猫
狗