Python是一種強大的編程語言，它具有廣泛的應用范圍，其中一個流行的應用便是目標識別。目標識別是計算機視覺的一個重要分支，它主要利用圖像處理技術來識別物體。Python在目標識別領域具有許多優勢，如簡單易學、開源免費、豐富的庫和模塊、跨平臺等。

import cv2
# 讀取圖像
image = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
# 定義目標識別器
detector = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
# 目標識別
faces = detector.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
# 繪制矩形框
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
# 顯示結果
cv2.imshow('Result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代碼演示了如何使用Python進行簡單的人臉識別。首先，使用OpenCV庫讀取一張圖片，接著定義人臉識別器，并通過detectMultiScale()函數進行識別。最后，使用rectangle()函數在圖片上繪制矩形框，標記出被識別出的人臉。

Python目標識別技術在現代社會中得到了廣泛的應用，例如安防監控、智能交通系統、無人駕駛、機器人等領域。Python目標識別的發展將為這些領域帶來更加智能、便捷的解決方案，也將推動計算機視覺的發展。