请用代码举例图像分析处理识别的模型

以下是使用Python和Keras库实现图像分类任务的卷积神经网络模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 创建一个卷积神经网络模型
model = Sequential()

# 添加卷积层和池化层
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(128, 128, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))

# 添加全连接层
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

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

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_images, test_labels))

这个模型使用了三个卷积层和三个池化层，其中每个卷积层都使用了ReLU激活函数。最后添加了两个全连接层，其中最后一个全连接层使用了softmax激活函数，用于分类任务。在训练模型时，使用了交叉熵损失函数和Adam优化器。