请用python 生成一个图像识别的代码案例

好的，这里是一个基于Python的图像识别代码案例：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 对数据进行预处理
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

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

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)

# 预测图像
predictions = model.predict(test_images)
np.argmax(predictions[0])

# 可视化预测结果
plt.imshow(test_images[0], cmap=plt.cm.binary)
plt.show()

这个代码案例使用Tensorflow框架实现了一个基于神经网络的图像识别模型，它可以识别手写数字图像并给出相应的预测结果。首先加载了MNIST数据集，并对数据进行了预处理。然后定义了一个包含两个全连接层的神经网络模型，编译之后进行了训练，并对模型进行了评估。最后，使用模型对测试集中的第一张图像进行了预测，并将结果可视化展示出来。