要實現基于Tensorflow的圖像識別，可以按照以下步驟進行：
準備數據集：首先需要準備一個包含圖像和對應標簽的數據集，可以使用現有的公開數據集，也可以自己收集并標記數據。
數據預處理：對數據集進行預處理，包括圖像尺寸調整、歸一化、數據增強等操作。
構建模型：使用Tensorflow構建一個圖像識別模型，可以選擇預訓練的模型，也可以自己設計模型。
訓練模型：將數據集輸入模型進行訓練，調整模型參數以提高準確率。
評估模型：使用測試集對訓練好的模型進行評估，計算準確率、精確率等指標。
預測圖像：使用訓練好的模型對新的圖像進行識別預測。
以上是一個大致的流程，具體的實現可以根據需求和數據集特點進行調整和優化。Tensorflow提供了豐富的API和工具，可以幫助開發者快速構建和訓練圖像識別模型。
