计算机视觉与机器学习的紧密联系

计算机视觉和机器学习是两个相互关联且相互促进的领域。计算机视觉致力于使计算机能够理解和解释图像和视频数据，而机器学习则提供了一种强大的方法来实现这一目标。本文将探讨计算机视觉和机器学习之间的紧密联系，并提供相应的源代码示例。

计算机视觉是研究如何使计算机能够从视觉数据中获取有用的信息的学科。它涉及一系列任务，包括图像分类、目标检测、图像分割和姿态估计等。这些任务都需要计算机能够理解图像中的内容，并做出相应的决策或预测。然而，由于图像和视频数据的复杂性和高维性，传统的手工设计方法往往难以有效地解决这些问题。

机器学习提供了一种解决复杂问题的有效手段。它是一种通过从数据中学习模式和规律来进行预测或决策的方法。机器学习算法可以自动学习并提取数据中的特征，从而实现对数据的理解和处理。在计算机视觉领域，机器学习被广泛应用于图像和视频数据的处理和分析中。

以下是一个示例，展示了计算机视觉和机器学习的联系。我们将使用机器学习算法来实现一个简单的图像分类器，它可以自动将图像分为猫和狗两类。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn