如何通过Python图像处理学习图像分类原理及实战案例？

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摘要：本文将分享图像分类原理，并介绍基于KNN、朴素贝叶斯和贝叶斯算法的图像分类案例。具体内容涉及自华为云社区《[Python图像处理](https://www.huaweicloud.com/articles/812870)》第二十六篇：《图像分类原理及基于KNN、朴素贝叶斯、贝叶斯算法》。

摘要：本篇文章将分享图像分类原理，并介绍基于KNN、朴素贝叶斯算法的图像分类案例。

本文分享自华为云社区《​​[Python图像处理] 二十六.图像分类原理及基于KNN、朴素贝叶斯算法的图像分类案例丨​​》，作者：eastmount 。

一.图像分类

图像分类（Image Classification）是对图像内容进行分类的问题，它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的区域划分为若干个类别，以代替人的视觉判断。图像分类的传统方法是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是有效的，但由于实际情况非常复杂，传统的分类方法不堪重负。现在，广泛使用机器学习和深度学习的方法来处理图像分类问题，其主要任务是给定一堆输入图片，将其指派到一个已知的混合类别中的某个标签。

在下图中，图像分类模型将获取单个图像，并将为4个标签{cat，dog，hat，mug}，分别对应概率{0.6, 0.3, 0.05, 0.05}，其中0.6表示图像标签为猫的概率，其余类比。该图像被表示为一个三维数组。