作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着人工智能领域的飞速发展，计算机视觉应用也从静态图片处理、图像检索、对象检测等传统的计算机视觉任务转向新的探索方向。如今，机器学习技术已经成为人们研究和解决新型问题的重要工具，基于深度学习的计算机视觉模型成为了众多应用的标杆。在本文中，我将以Python及OpenCV库作为主要工具，介绍如何构建属于自己的计算机视觉应用——图像分类器。
2.基本概念术语说明
2.1.什么是计算机视觉
计算机视觉（Computer Vision）是指用机器进行高效且准确地理解和分析数字图像、视频或通过相机拍摄到的实时数据流的计算机技术的一门学科。它涵盖了多种子领域，包括图像识别（Image Recognition），图像分割（Image Segmentation），目标跟踪（Object Tracking）以及姿态估计（Pose Estimation）。常用的计算机视觉应用场景包括但不限于视觉识别、机器视觉、智能摄像头、医疗影像诊断、汽车驾驶、安全系统和增强现实（Virtual Reality/Augmented Reality）等。
2.2.什么是OpenCV
OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件包，可以用于图像处理，计算机视觉和机器学习等方面。它由Intel、英特尔等国际知名公司开发并维护。其由以下三个模块构成：
- 基础模块（core module）：基础模块提供最底层的矩阵运算、图像处理函数以及其他基础功能。
- 图像处理模块（imgproc module&#x