编写代码，一张图片一个汉字（汉字为：零、一、二、三、四、五、六、七、八、九、十、百、千、万、亿），将图片上的汉字划分划分15个标签，构建一个多分类模型，输入图像，获取到对应标签的结果

为了编写这样的代码，我们可以采用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）用于图像识别，并结合多分类算法。以下是一个简化版的Python代码示例，使用Keras库构建一个基本的模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow.keras.layers import Flatten, Dense
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 定义预处理函数
def preprocess_image(img_path):
    img = tf.keras.preprocessing.image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
    img_array = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(img)
    return img_array / 255.0

# 加载VGG16作为基础模型，去掉顶层全连接层
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# 添加自定义全连接层
x = base_model.output
x = Flatten()(x)
x = Dense(128, activation='relu')(x)  # 假设我们有15个类别，所以最后一层有15个节点
predictions = Dense(15, activation='softmax')(x)

# 创建新的模型，包括基础模型和我们的预测层
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# 冻结基础模型的权重，只训练添加的新层
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# 数据增强
data_gen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, rotation_range=10, width_shift_range=0.1, height_shift_range=0.1)
train_generator = data_gen.flow_from_directory('train_dir', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical')

# 编译并训练模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
history = model.fit(train_generator, epochs=10, validation_data=val_generator)

# 使用模型进行预测
def predict_label(image_path):
    image = preprocess_image(image_path)
    result = model.predict(image.reshape(-1, 224, 224, 3))
    predicted_label_index = np.argmax(result)
    label_map = ['零', '一', '二', ..., '万亿']  # 根据需求填充完整的汉字标签列表
    return label_map[predicted_label_index]

# 示例
image_path = 'test_image.jpg'
predicted_label = predict_label(image_path)
print(f"图片的标签是：{predicted_label}")