选择图片进行识别的界面设计，调用已经训练好的tensorflow网络模型，使用python代码实现该界面设计

以下是一个简单的界面设计示例，可以调用已经训练好的TensorFlow网络模型进行图片识别：

import tkinter as tk
from PIL import Image, ImageTk
import tensorflow as tf
import numpy as np

# 加载已经训练好的模型
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

# 图片预处理函数
def preprocess_image(image_path):
    img = Image.open(image_path)
    img = img.resize((224, 224))
    img_array = np.array(img)
    img_array = img_array.astype('float32') / 255.0
    img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
    return img_array

# 图片识别函数
def predict_image(image_path):
    img_array = preprocess_image(image_path)
    prediction = model.predict(img_array)[0]
    return prediction

# 创建主界面
root = tk.Tk()
root.title('图片识别')

# 创建选择文件按钮
def choose_file():
    file_path = tk.filedialog.askopenfilename()
    image = Image.open(file_path)
    image = image.resize((400, 400))
    photo = ImageTk.PhotoImage(image)
    image_label.configure(image=photo)
    image_label.image = photo
    prediction = predict_image(file_path)
    prediction_str = '狗的概率：{:.2f}%\n猫的概率：{:.2f}%'.format(prediction[0]*100, prediction[1]*100)
    prediction_label.configure(text=prediction_str)

choose_file_button = tk.Button(root, text='选择文件', command=choose_file)
choose_file_button.pack()

# 创建图片显示区域和识别结果区域
image_label = tk.Label(root)
image_label.pack()

prediction_label = tk.Label(root, font=('Arial', 16))
prediction_label.pack()

root.mainloop()

在该示例中，我们使用了Tkinter库来创建主界面，使用PIL库来加载图片并显示在界面上，使用TensorFlow模型来进行图片识别。用户可以通过选择文件按钮来选择需要识别的图片，程序将调用`predict_image`函数来进行识别，并在界面上显示识别结果。需要注意的是，该示例仅支持二分类问题，如果需要识别更多类别的图片，需要对代码进行相应修改。