本申请公开了一种图像分类方法、系统、电子设备及存储介质，所属的技术领域为量子机器学习技术。所述图像分类方法包括：获取样本图像，并利用卷积神经网络模块将样本图像转换为一维特征数据；对一维特征数据进行切分得到多个数据片段，并利用量子层模块中的多个量子线路并行处理所有数据片段；拼接所有量子线路的输出结果得到拼接向量，并利用分类层模块输出拼接向量对应的类别预测结果；根据类别预测结果和样本图像的类别标签计算损失函数值，并根据损失函数值训练图像分类模型；若收到图像识别任务，则确定图像识别任务对应的未知图像，并利用训练后的图像分类模型输出未知图像的图像类别。本申请能够提高图像分类的效率和精度。