怎么利用软件进行设计开发

再当下，机器视觉，人工智能等研究的热度很高

可以根据不同的方案进行设计研究，比如车牌识别，已经做了很久很久了。

车牌识别可以根据车牌的颜色定位到车牌的大概区域，然后根据具体的颜色特征精细的定位到车牌的位置，

对于定位的车牌，可以根据车牌的灰度投影得到每个字母的图形，然后根据构造的数据图形库对比或者识别，对比包含膜版匹配 神经网络等方法。

这样就应用图形处理的方法得到了车牌识别的主要方法

那么第一步需要了解咱们的整个过程，在上面已经大概的展示了进行车牌识别的主要流程和方法，进一步的，那么可以采取matlab python R等软件进行程序设计和研究，在里面有较多的算法和集成的固定格式可以调用，整个的流程设计可以游刃有余

在近些年，咱们出现了深度学习的热潮，包含lenet alexnet vgg renet 等算法网络，这些网络可以多次进行卷积 池化 全连接的操作，构造成较为复杂的网络模型的，搭建实现。进而进行车牌位置的字符识别

当然，在深度学习上，可以采取faster rcnn maskrcnn等 方法可以实现车牌位置的定位，显然的，如果数据的数量足够大，可以使得定位的准确率大大的提高，这个是比传统的图形处理的方法效果好的，这一点毋容置疑。

在这里是，算法模型较为成熟，建议采取python的设计方法可以很好的进行算法设计。