以下是一个示例代码，展示如何保存TensorFlow 2.0模型并在OpenCV 4中使用它们：

import tensorflow as tf
import cv2

# 创建并训练一个简单的TensorFlow模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# 保存模型
model.save('my_model')

# 在OpenCV中使用模型
loaded_model = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('my_model')

# 加载输入图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 对图像进行预处理
# ...

# 将图像作为输入传递给模型
loaded_model.setInput(cv2.dnn.blobFromImage(image, scalefactor=1.0, size=(32, 32), mean=(0, 0, 0), swapRB=True, crop=False))

# 进行前向传播
output = loaded_model.forward()

# 处理输出结果
# ...

在这个示例中，我们首先创建一个简单的TensorFlow模型并训练它。然后，我们使用model.save方法将模型保存到磁盘上。接下来，我们使用OpenCV的readNetFromTensorflow函数加载模型。然后，我们读取输入图像并对其进行预处理。最后，我们将图像作为输入传递给加载的模型，并使用forward方法进行前向传播，得到输出结果。