茶叶图像识别系统代码，python代码给我

茶叶图像识别系统通常涉及计算机视觉和机器学习技术，尤其是深度学习。Python是一个流行的编程语言，用于构建这样的系统，因为它有丰富的库如TensorFlow、Keras或PyTorch。以下是一个简单的例子，展示如何使用Keras搭建一个基于卷积神经网络(CNN)的茶叶分类模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.models import Model

# 加载预训练的VGG16模型，去掉顶部全连接层
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# 添加自定义的全连接层
x = base_model.output
x = Flatten()(x)
x = Dense(512, activation='relu')(x)  # 假设你有5种茶叶种类
predictions = Dense(len(tea_classes), activation='softmax')(x)

# 创建新的模型，包含原模型的前部和新增加的部分
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# 冻结预训练模型的权重
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型 (你需要准备茶叶图像的数据集并对其进行标注)
train_data, train_labels = load_and_preprocess_tea_data()
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32)

# 预测新图片
def predict_tea(image_path):
    image = preprocess_image(image_path)
    return model.predict(image)

请注意，这只是一个基础示例，实际应用中需要对数据集进行处理、划分训练集和测试集，并可能需要调整模型结构和参数。另外，`load_and_preprocess_tea_data()` 和 `preprocess_image()` 函数需要你自己实现，它们负责加载茶叶图像并进行必要的预处理。