在C++中使用TensorFlow處理圖像通常需要以下步驟：

1. 加載和預處理圖像數據：首先需要將圖像數據加載到內存中，并進行預處理，例如調整圖像大小、歸一化像素值等操作。

2. 構建TensorFlow圖：創建一個TensorFlow圖，定義輸入和輸出的placeholder節點，并構建神經網絡模型。

3. 運行圖：使用TensorFlow的Session來執行圖中的操作，將圖像數據傳入輸入節點，獲取輸出節點的結果。

4. 處理輸出結果：根據模型輸出的結果進行后續的處理，例如解碼分類結果、繪制邊界框等操作。

下面是一個簡單的示例代碼，演示如何使用TensorFlow處理圖像數據：

#include <tensorflow/cc/client/client_session.h>
#include <tensorflow/cc/ops/standard_ops.h>
#include <tensorflow/core/framework/tensor.h>
#include <tensorflow/core/public/session.h>

using namespace tensorflow;

int main() {
  // 加載圖像數據
  // TODO: 加載和預處理圖像數據

  // 構建TensorFlow圖
  Scope root = Scope::NewRootScope();
  auto input = Placeholder(root.WithOpName("input"), DT_FLOAT);
  auto output = ops::MatMul(root.WithOpName("output"), input, /* weights */ ...);

  // 創建Session并運行圖
  ClientSession session(root);
  std::vector<Tensor> outputs;
  session.Run({{input, input_tensor}}, {output}, &outputs);

  // 處理輸出結果
  auto output_tensor = outputs[0];
  // TODO: 處理輸出結果

  return 0;
}

在實際應用中，需要根據具體的任務和模型來選擇合適的圖像處理方法和TensorFlow操作，以及調整模型結構和超參數來獲得更好的性能。