图像分类是计算机视觉领域的一项任务，指的是将输入的图像根据其内容进行分类或归类。目标是通过计算机算法将图像分为不同的类别，以实现对大量图像进行自动化处理和搜索的能力。

  图像分类的过程一般包括以下几个步骤：

  1. 数据收集和准备：收集用于训练模型的图像数据，并对其进行预处理，如调整大小、裁剪、去除噪声等。

  2. 特征提取：从图像中提取有代表性的特征，用于表示图像的属性。常用的特征提取方法包括颜色直方图、纹理描述子、形状特征等。

  3. 模型训练：使用提取的特征和相应类别标签来训练模型。常用的分类模型有支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）、决策树等。训练的过程是通过优化模型参数，使其能够准确地预测图像的类别。

  4. 模型评估和优化：使用一部分未参与训练的图像数据对模型进行评估，评估指标可以是准确率、召回率、F1分数等。如果模型表现不理想，可以通过调整模型结构、增加训练数据、调整超参数等方式进行优化。

  5. 预测和应用：使用训练好的模型对新的图像进行分类预测，根据模型的输出确定图像所属的类别。

  图像分类在很多实际应用中有着广泛的应用，例如图像搜索、人脸识别、产品识别、自动驾驶等。通过图像分类技术，计算机可以根据图像内容进行自动化判断和处理，极大地提高了工作效率和准确性。