要实现基于Tensorflow的图像识别功能，可以按照以下步骤进行：
准备数据集：首先需要准备包含标记好的图像数据集，这些数据将用于训练模型和测试模型的准确性。
构建模型：使用Tensorflow构建一个卷积神经网络（CNN）模型，CNN是图像识别中常用的深度学习模型，可以有效识别图像中的特征。
训练模型：将准备好的图像数据集输入到模型中进行训练，通过不断调整模型参数和优化算法，使模型能够更好地拟合数据。
评估模型：使用另外的一部分数据集对训练好的模型进行评估，评估模型的准确性和性能表现，根据评估结果对模型进行调整和优化。
预测图像：最后，使用训练好的模型对新的图像进行预测，可以对图像中的物体或场景进行识别，得出识别结果。
通过以上步骤，就可以实现基于Tensorflow的图像识别功能。在实际应用中，还可以进一步优化模型、增加数据集的多样性、调整超参数等方法来提高图像识别的准确性和性能。
