计算机“看懂”图像通常涉及以下几个步骤：
环境准备
安装必要的深度学习库，例如TensorFlow、PyTorch和TorchVision。
安装图像处理库，如OpenCV。
图像读取与显示
使用OpenCV读取图像文件，并将其从BGR格式转换为RGB格式，以便于显示和处理。
使用matplotlib库显示图像。
图像预处理
对图像进行预处理，如缩放、裁剪、归一化等，以便于模型训练和推理。
特征提取
使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型提取图像特征。
模型训练与推理
训练一个分类模型，使其能够识别图像中的对象或场景。
使用训练好的模型对新的图像进行推理，输出预测结果。
结果解读
分析模型的输出结果，了解图像中的主要内容。
通过以上步骤，计算机可以“看懂”图像并进行相应的处理和分析。