基于Python的图像识别和深度学习：基于图像的特征提取和分类_python形状识别与分类

作者：禅与计算机程序设计艺术

图像识别是一个计算机视觉领域的一个重要研究方向。在现代社会，随着智能手机、平板电脑、服务器的普及以及互联网的迅速发展，越来越多的人通过互联网进行各种活动，包括购物、照片的查看、视频的观看等。图像识别技术作为智能相机、智能眼镜、自动驾驶汽车、机器人、虚拟助手、医疗诊断等应用的基础设施，也渐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。图像识别算法一直是图像处理和机器学习领域的一项重要研究方向，是图像技术发展的一个新动向。同时，深度学习在图像识别领域的应用也越来越火热。对于图像识别算法来说，深度学习模型(DNN)已经取得了较好的成果，因此，本文将讨论如何使用Python来实现基于深度学习的图像识别。

2.基本概念术语说明

Python编程语言

Python是一种高级的面向对象的、可移植的、跨平台的动态编程语言，被广泛应用于各个领域，比如Web开发、数据分析、科学计算、游戏制作等。它支持丰富的数据结构和模块化的编程风格，能够有效地提升代码的质量和效率。

OpenCV-Python

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是开源计算机视觉库。它是一个基于BSD许可证的自由软件，可以帮助我们快速编写代码、运行实验、创建产品。OpenCV的Python接口被称为OpenCV-Python。它使得OpenCV功能可以在Python环境下使用。我们可以通过pip安装OpenCV-Python。

$ pip install opencv-python

深度学习

深度学习是一种机器学习方法，它利用大数据集训练出一个多层神经网络，这个神经网络