在Keras中實現圖像分類任務通常需要遵循以下步驟：

1. 準備數據集：首先需要準備包含圖像和對應標簽的數據集。可以使用Keras中的ImageDataGenerator類來加載和處理圖像數據。

2. 構建模型：使用Keras的Sequential模型或者函數式API構建一個卷積神經網絡模型。可以通過添加卷積層、池化層、全連接層等來構建模型。

3. 編譯模型：使用compile()方法來編譯模型，需要指定損失函數、優化器和評估指標。

4. 訓練模型：使用fit()方法來訓練模型，需要傳入訓練集的特征和標簽，以及批量大小和訓練輪數等參數。

5. 評估模型：使用evaluate()方法來評估模型在測試集上的性能，可以得到準確率等評估指標。

6. 預測結果：使用predict()方法來對新數據進行預測，得到模型的輸出結果。

下面是一個簡單的示例代碼：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from keras.optimizers import Adam
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 構建模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 編譯模型
model.compile(optimizer=Adam(), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 準備數據集
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory('train/', target_size=(64, 64), batch_size=32, class_mode='binary')

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_generator = test_datagen.flow_from_directory('test/', target_size=(64, 64), batch_size=32, class_mode='binary')

# 訓練模型
model.fit(train_generator, epochs=10)

# 評估模型
loss, accuracy = model.evaluate(test_generator)
print('Test accuracy:', accuracy)

# 預測結果
predictions = model.predict(test_generator)