随着人工智能技术的迅速发展，图像分类已成为计算机视觉领域的重要应用之一。它不仅在学术研究中占据重要地位，也在日常生活中发挥着重要作用，例如在社交媒体中的自动标签功能或医疗诊断中的辅助分析。图像分类流程主要包括两个核心部分：数据预处理和模型训练与预测。

首先，数据预处理是整个图像分类过程中不可或缺的一部分，它包括了图像的清洗、缩放、裁剪、归一化等步骤。通过这些操作，原始图像被转换为模型能够理解的形式，从而提高模型的学习效率。🌈

其次，模型训练与预测阶段，KNN（K-近邻算法）作为一种简单但有效的分类方法，被广泛应用于图像分类任务中。该算法的基本思想是通过计算待分类样本与已知类别样本之间的距离，找到距离最近的K个样本，然后根据这K个样本的类别来决定待分类样本的类别。🔍📊

综上所述，图像分类流程涵盖了数据预处理和模型训练与预测两大环节，而KNN分类器作为其中的一种实现方式，凭借其简洁性和有效性，在图像分类领域占有一席之地。🤖🌟