图像识别是计算机视觉中的一个重要任务，它的目的是让计算机能够识别图像中的不同对象或类别。图像识别的常用算法和框架有以下几种：

• 深度学习算法：深度学习算法是目前图像识别领域最流行和最有效的方法，它利用多层神经网络来提取图像的高层特征，并通过分类器来输出预测结果。深度学习算法的优点是可以自动学习图像的特征，而不需要人工设计和提取。深度学习算法的缺点是需要大量的数据和计算资源，以及调整模型的超参数。
• 卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络是一种特殊的深度学习算法，它主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层用于提取图像的局部特征，池化层用于降低特征的维度和增加特征的不变性，全连接层用于将特征映射到输出空间。卷积神经网络是目前图像识别领域最常用和最成功的算法之一，它有很多变种和改进，如ResNet、Inception、VGG等。
• Keras：Keras是一个高级的神经网络框架，它可以使用不同的底层库（如TensorFlow、Theano或CNTK）来实现深度学习模型。Keras提供了简洁和灵活的API，可以快速搭建和训练各种图像识别模型。Keras也提供了很多预训练好的模型，可以直接使用或进行微调。
• PyTorch：PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它提供了强大的张量操作和动态计算图功能，可以方便地实现深度学习模型。PyTorch也提供了很多高级的模块和工具，如自动求导、分布式训练、模型部署等。PyTorch是一个灵活和高效的框架，适合进行研究和开发。