使用卷积神经网络进行图像分类任务的详细教程

图像分类是深度学习中常见的任务之一，而卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是处理图像分类问题的强大工具。本文将详细介绍如何使用卷积神经网络进行图像分类，并提供相应的代码示例。

1. 数据集准备
   首先，我们需要准备一个用于训练和测试的图像数据集。可以选择公开的数据集，例如MNIST手写数字数据集或CIFAR-10图像数据集。确保将数据集分为训练集和测试集，通常使用80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集。

2. 数据预处理
   在输入数据到卷积神经网络之前，我们需要进行一些预处理步骤。这些步骤包括将图像调整为相同的大小、归一化像素值等。下面是一个示例代码，展示如何使用Python和OpenCV库进行数据预处理：

import cv2
import numpy as np

def preprocess_image(image):