本文深入探讨了计算机视觉领域的图像分类和目标检测任务，利用深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）和TensorFlow库，详细阐述了如何构建和训练模型。从图像数据的预处理到模型的构建、编译和训练，再到实际应用，为读者提供了清晰的步骤和源代码示例。
计算机视觉（Computer Vision）是一门研究如何使计算机“看”和理解图像或视频的技术领域。随着深度学习的快速发展，深度学习模型在计算机视觉任务中取得了令人瞩目的成果。本文将介绍如何使用深度学习模型实现图像分类任务，并提供相应的源代码。
图像分类是计算机视觉中最基本和常见的任务之一，它的目标是将输入的图像分为不同的预定义类别。深度学习模型在图像分类任务中表现出色，尤其是卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）模型。下面我们将使用Python和深度学习库Keras来构建一个简单的CNN模型，并对图像进行分类。
首先，我们需要导入必要的库：
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
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