本文介绍了计算机视觉的基本概念，包括图像分类、目标检测、图像分割和姿态估计等关键任务。通过深度学习技术，如卷积神经网络（CNN），计算机视觉在医疗、人脸识别、智能监控和自动驾驶等领域发挥重要作用。文中还展示了使用Python和Keras实现图像分类的简单示例。
计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”和理解图像和视频的学科。它利用计算机科学、图像处理、模式识别和机器学习等技术，使计算机能够模仿人类的视觉系统，并从图像中提取有用的信息和特征。计算机视觉在各个领域都有广泛的应用，包括医学影像分析、人脸识别、智能监控、自动驾驶等。
在计算机视觉中，最基础的任务之一是图像分类。图像分类是指将输入的图像分到预定义的不同类别中。这可以通过机器学习算法来实现，其中最常用的算法之一是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。下面是一个简单的用Python和Keras库实现的图像分类的示例代码：
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D
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