给我一个使用卷积算法的识别图像代码

以下是一个使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）进行图像分类的Python代码示例，你可以参考它来识别图像：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 加载预训练的模型（例如，ImageNet上训练的模型）
model = keras.applications.resnet50.ResNet50(weights='imagenet')

# 加载图像预处理函数
preprocess_input = keras.applications.resnet50.preprocess_input

# 加载标签名称
decode_predictions = keras.applications.resnet50.decode_predictions

# 加载图像
image_path = 'your_image.jpg'
img = keras.preprocessing.image.load_img(image_path, target_size=(224, 224))
 = keras.preprocessing.image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)

# 使用模型进行预测
preds = model.predict(x)
top_predictions = decode_predictions(preds, top=3)[0]  # 获取前三个预测结果

# 打印预测结果
for _, label, prob in top_predictions:
    print(f"{label}: {prob * 100:.2f}%")

这个示例使用了ResNet-50模型，你可以根据需要选择其他预训练的模型。首先，我们加载了模型和相应的图像预处理函数。然后，我们加载并预处理要识别的图像。最后，通过将图像输入模型进行预测，我们可以获取前三个预测结果及其对应的概率。

请确保已经安装了TensorFlow和Keras库，并根据需要进行相应的模型和图像路径的调整。此外，你可能还需要额外导入其他所需的库。