看你这种问法，应该只能用现成的成品工具，去“分享创造”节点搜搜

你这个需求是监督学习分类器，就是把多个类别的图片，每张图标记好类别，交给程序训练，机器学习和深度学习都可以，后者效果稍好一点，但需要硬件足够

其中，多个类别是需要的，而且应该有对比，要具体到你提及的所有定语
“有褐色的心形图案的狸花猫”，这里类别的层级是 猫-->狸花猫->有个心形图案的狸花猫-->有个褐色的心形图案的狸花猫

如果要识别猫，就把猫和不是猫的图片各做一个分类，或多个分类（细化点在物种）
如果要识别狸花猫，就把狸花猫和其他猫的图片各做一个分类，或多个分类（细化点在品种）
如果要识别心形图案的狸花猫，就把心形图案的狸花猫和其他狸花猫的图片各做一个分类，或多个分类（细化点在图案形状）
如果要识别褐色的心形图案的狸花猫，就把褐色的心形图案的狸花猫和其他颜色的心形图案的狸花猫的图片各做一个分类，或多个分类(细化点在颜色)
其实单类别的“分类器”也能做，但需要更多的知识，如阈值判断是否该类别，只是选阈值大小本身就是个学问

如果你有些编程能力，能读懂一些程序的大概，基本上图片分类器教程的例子就可以用了，例如 sklearn, pytorch 或一些 AI 框架的教程，多数都有图片分类，理清楚输入格式，自己调一下输出

但是，如果你想提高准确率、优化等等，那学习这些工具的编程就少不了了

chatgpt 可以写，只是你不会问，我昨天才跟它问了一个下午，完成了一个简单的 pytorch 时序数据分类器
你问很具体的业务内容，如特殊图案的狸花猫，它是答不出来，但你问简单点，“请你写个 pytorch 图片分类器”，它能写出来，跟 pytorch 教程那个差不多
因为业务内容千变万化，目前 AI 还不好理解，以及可能有规避风险的因素（不正确答案潜在的纠纷），例如你说量化交易，可能没什么好的答案，但你说“时序数据”，它就能答出有用答案