在TFLearn中處理圖片分類任務通常需要以下步驟:

1. 準備數據集: 需要將圖片數據集準備好，并按照分類標簽進行組織。
2. 數據預處理: 對圖片進行預處理，包括縮放、歸一化、以及將圖片數據轉換為模型可接受的格式。
3. 構建模型: 使用TFLearn構建卷積神經網絡模型，可以使用TFLearn提供的預定義的層結構來構建模型。
4. 訓練模型: 使用準備好的數據集對模型進行訓練，并調整模型參數以達到更好的分類效果。
5. 評估模型: 使用測試集對訓練好的模型進行評估，評估模型的性能指標，如準確率、精確率等。
6. 預測: 使用訓練好的模型對新的圖片進行分類預測。

下面是一個簡單的示例代碼，演示如何使用TFLearn處理圖片分類任務：

import tflearn
from tflearn.layers.core import input_data, fully_connected
from tflearn.layers.conv import conv_2d, max_pool_2d
from tflearn.layers.estimator import regression
from tflearn.data_preprocessing import ImagePreprocessing
from tflearn.data_augmentation import ImageAugmentation
from tflearn.datasets import cifar10

# 數據預處理
img_prep = ImagePreprocessing()
img_prep.add_featurewise_zero_center()
img_prep.add_featurewise_stdnorm()

# 數據增強
img_aug = ImageAugmentation()
img_aug.add_random_flip_leftright()
img_aug.add_random_rotation(max_angle=25.)

# 加載CIFAR-10數據集
X, Y, testX, testY = cifar10.load_data()

# 構建卷積神經網絡模型
network = input_data(shape=[None, 32, 32, 3], data_preprocessing=img_prep, data_augmentation=img_aug)
network = conv_2d(network, 32, 3, activation='relu')
network = max_pool_2d(network, 2)
network = conv_2d(network, 64, 3, activation='relu')
network = conv_2d(network, 64, 3, activation='relu')
network = max_pool_2d(network, 2)
network = fully_connected(network, 512, activation='relu')
network = fully_connected(network, 10, activation='softmax')
network = regression(network, optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', learning_rate=0.001)

# 訓練模型
model = tflearn.DNN(network, tensorboard_verbose=0)
model.fit(X, Y, n_epoch=50, validation_set=(testX, testY), show_metric=True, batch_size=64, shuffle=True)

# 評估模型
score = model.evaluate(testX, testY)
print('Test accuracy: %0.4f' % score[0])

# 使用模型進行預測
pred = model.predict(testX)

這是一個簡單的使用TFLearn處理圖片分類任務的示例代碼，你可以根據自己的需求和數據集進行調整和優化。