本文系统梳理了 Python 图像识别需要掌握的核心模块体系，指出图像识别并非单一库或算法，而是由数值计算、图像处理、传统视觉算法、深度学习框架与工程化支持共同构成的完整技术链路。文章强调 NumPy 等基础模块是底层支撑，Pillow 与 OpenCV 是视觉入口，深度学习框架是现代识别核心，而数据管理、评估与部署模块决定实际应用效果。通过模块化视角理解与学习，是提升 Python 图像识别能力与可迁移性的关键。