制作图片说话（或称为图片识别、图像识别等）的App，通常需要结合图像识别技术和自然语言处理（NLP）技术，这样的应用可以用于多种场景，如教育、娱乐、广告等，以下是一些步骤和考虑因素，以及一些推荐的工具和平台来帮助你开发这样的App：
步骤和考虑因素：
1、需求分析：明确你的App的目标用户和功能需求，是用于教育场景的图片识别，还是用于社交媒体的图片分享等。
2、技术选型：选择合适的图像识别技术和NLP技术，目前，深度学习和机器学习是主流的技术选择。
3、设计UI/UX：设计一个直观易用的用户界面，使用户能够轻松地输入图片并获取结果。
4、开发后端：开发服务器端代码，处理图像识别和自然语言处理的逻辑。
5、开发前端：开发用户界面，包括图片上传、显示识别结果等功能。
6、测试和优化：对App进行测试，确保其稳定性和准确性，根据测试结果进行优化。
7、上线和维护：将App上线到各大应用商店，并进行后续的维护和更新。
推荐的工具和平台：
1、图像识别技术：可以使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）来实现图像识别功能，这些框架提供了丰富的图像处理和机器学习算法库。
2、NLP技术：可以使用自然语言处理库（如NLTK、Stanford NLP等）来进行文本分析和处理，这些库提供了各种NLP算法和模型，可以帮助你实现从图像中提取文本并进行语义分析的功能。
3、开发平台：可以使用跨平台移动开发框架（如React Native、Flutter等）来开发App，这些框架提供了丰富的组件和API，可以快速构建出高质量的跨平台应用。
4、云服务：可以使用云服务提供商（如AWS、Azure、Google Cloud等）提供的图像识别和NLP服务，这些服务可以提供强大的计算能力和算法支持，帮助你快速实现图像识别和自然语言处理功能。
基于以上步骤和工具，你可以开发出一个功能强大的图片说话App，具体的实现方式会根据你的需求和技术选型而有所不同，如果你不熟悉移动应用开发或图像识别技术，可以考虑寻找专业的开发团队或合作伙伴来共同开发这个项目。