深度学习实践：图像识别完整项目

在本项目中，我们将使用深度学习技术来构建一个图像识别系统。我们将探索如何使用神经网络模型来训练和预测图像数据。以下是完整项目的详细步骤和源代码。

步骤 1: 数据收集与准备
首先，我们需要收集用于训练和测试的图像数据集。这可以是一个包含不同类别图像的数据集，例如猫和狗的图像。确保数据集中的图像具有标签，以便我们可以在训练模型时进行监督学习。

接下来，我们需要对数据进行预处理。这包括将图像转换为适当的输入格式，通常是将其调整为相同的大小。我们还可以进行数据增强操作，例如随机旋转、平移或翻转图像，以增加数据集的多样性。

# 导入所需的库
import os
import cv2
import numpy as np

# 定义图像尺寸
IMG_WIDTH = 128
IMG_HEIGHT = 128