可以给我一份识别番茄叶斑病的代码吗

当然可以，以下是一个基于深度学习的番茄叶斑病图像识别代码示例，使用 TensorFlow 框架实现：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.keras.preprocessing import image

# 加载已训练的模型
model = tf.keras.models.load_model('tomato_leaf_disease.h5')

# 图像预处理函数
def preprocess_img(img_path):
    img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
    x = image.img_to_array(img)
    x = np.expand_dims(x, axis=0)
    x = tf.keras.applications.resnet50.preprocess_input(x)
    return x

# 图像分类函数
def classify_img(img_path):
    x = preprocess_img(img_path)
    preds = model.predict(x)
    return preds

# 输入测试图像并进行分类
img_path = 'test.jpg'
preds = classify_img(img_path)

if preds[0][0] > preds[0][1]:
    print('这是一张健康的番茄叶子图像')
else:
    print('这是一张番茄叶斑病的图像')

需要注意的是，这里的 `tomato_leaf_disease.h5` 是已经训练好的模型文件，你需要自行训练或下载相应的模型文件。此外，还需要安装 TensorFlow 和 Keras 等相关依赖库。