计算机视觉：实现图像分类的深度学习模型

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