计算机视觉：探索数字世界的视觉感知能力

计算机视觉是一门研究如何使计算机系统具备感知和理解图像或视频内容的领域。它旨在模仿人类视觉系统，通过使用算法和数学模型来解析和理解数字图像或视频数据。计算机视觉的应用领域广泛，包括图像识别、目标检测与跟踪、人脸识别、图像分割、三维重建等。

在计算机视觉中，图像通常以数字的形式表示，每个像素都含有特定的数值，代表图像中的颜色和亮度信息。计算机视觉算法利用这些像素值来提取特征并进行分析。下面将介绍几个常见的计算机视觉任务及其相应的源代码示例。

1. 图像识别：
   图像识别是计算机视觉中最基本也是最常见的任务之一。它涉及训练模型来识别图像中的对象或场景。以下是一个使用深度学习框架Keras实现图像识别的示例代码：

from keras.applications import VGG16
from keras.preprocessing import image
from keras