计算机视觉的学习和推理：探索视觉领域的智能化进展

近年来，计算机视觉领域取得了巨大的发展，学习和推理成为了该领域的关键研究方向。通过模拟人类的视觉感知和认知过程，计算机视觉系统能够从图像或视频数据中提取有用的信息，并进行高级推理和决策。本文将介绍计算机视觉中的学习和推理方法，并提供相应的源代码示例。

一、图像分类和目标检测

图像分类和目标检测是计算机视觉中最基础且重要的任务之一。图像分类旨在将输入图像分为不同的预定义类别，而目标检测则旨在在图像中定位和识别特定的目标。深度学习技术在这两个任务上取得了显著的突破。

示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions

# 加载预训练的ResNet50模型
model = ResNet50(weights='imagenet')

# 加载图像并进行预处理
img_path = 'example.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)

# 对图像进行分类
preds = model.predict(x)
print('Predicted:', decode_predictio