使用计算机视觉实现图像分类

在计算机视觉领域，图像分类是一项重要的任务，它涉及将输入的图像分为不同的预定义类别。本文将介绍如何使用计算机视觉技术来实现图像分类，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备一些训练数据集。这些数据集应包含一系列已经标记好的图像，每个图像都对应一个特定的类别。在本例中，我们将使用一个包含猫和狗图像的数据集。你可以自行收集数据，或者使用公开可用的数据集。

接下来，我们将使用深度学习模型来训练图像分类器。深度学习模型在计算机视觉任务中表现出色，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）。我们将使用Python编程语言和深度学习框架Keras来实现我们的模型。

首先，我们需要安装Keras和相关依赖库。你可以使用pip命令来安装它们：

pip install keras

接下来，我们将导入必要的库并定义我们的模型架构：

from keras.models import Sequential
from keras