在TensorFlow中，图像处理的方法通常包括以下步骤：
加载图像数据：使用tf.io模块中的函数来加载图像数据，常见的函数包括tf.io.read_file()和tf.io.decode_image()等。
数据预处理：对图像数据进行预处理，例如调整图像大小、归一化、增广等操作，可以使用tf.image模块中的函数来实现，如tf.image.resize()、tf.image.per_image_standardization()等。
构建数据管道：使用tf.data.Dataset构建数据管道，将数据转换为可以输入模型的格式。
使用预训练模型进行特征提取或微调：可以使用已经训练好的模型进行特征提取或微调，例如使用tf.keras.applications模块中的预训练模型。
模型训练和评估：使用构建好的模型对图像数据进行训练和评估。
预测：使用训练好的模型对新的图像数据进行预测。