在現代社會中，人們越來越注重健康，而蔬菜是人們健康飲食的重要組成部分。然而，有時候我們可能會遇到一些陌生的蔬菜，不知道它是什么，該怎么食用。這時候，一個蔬菜識別庫就變得尤為重要。

Python中有一個蔬菜識別庫叫做Keras-veggie，它能夠使用深度學習技術辨別常見的蔬菜品種。下面是一個實例代碼：

from keras_veggie.library import read_model_and_classes, predict_image_file
model, class_dictionary = read_model_and_classes()
image_file_path = 'test.jpg'
class_name, class_id, scores = predict_image_file(image_file_path, model, class_dictionary)
print('class name: {}\nclass id: {}\nscores: {}'.format(class_name, class_id, scores))

這段代碼首先從Keras-veggie識別庫中導入read_model_and_classes和predict_image_file兩個函數。read_model_and_classes函數用于從預訓練的模型文件和類別編號對照表中讀取模型和類別信息，而predict_image_file函數則用于對輸入圖片進行預測，并返回預測結果。

接下來，我們需要準備一張待識別的蔬菜圖片，并指定其路徑。在本例中，我們假設該圖片路徑為test.jpg。然后，我們將該圖片路徑傳入predict_image_file函數中，同時還需要傳入read_model_and_classes返回的模型和類別信息。

最后，我們可以打印出預測結果，包括該蔬菜品種的名稱、類別編號和預測得分。這些信息對于我們了解蔬菜的種類、特點和食用方法都有很大的幫助。