请用python tensorflow写出一个物体识别分类代码，包括下载数据、训练、从摄像头读入图像并实时推理。要求代码运行后可以直接从下载数据、训练，一直到推理。需要在代码中实现全部功能

好的，下面是一个用 Python TensorFlow 实现物体识别和分类的代码：

首先需要导入必要的库：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2 # 用于从摄像头读入图像

然后下载数据：

# 可以使用 TensorFlow 的内置函数来自动下载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data()

# 数据标准化
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

接下来是建立模型并训练：

# 建立模型
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),
  tf.keras.layers.MaxPooling2D(),
  tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, activation='relu'),
  tf.keras.layers.MaxPooling2D(),
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)

最后是从摄像头读入图像并实时推理：

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 读入一帧图像
ret, frame = cap.read()

# 将图像转换为数组并进行预处理
image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)