使用CRNN和YOLOv5完成车牌识别系统。请给出系统流程和开发流程

车牌识别系统的流程通常包括以下几个步骤：

1. 车牌检测：使用目标检测算法（如YOLOv5）对图像进行处理，检测出图像中的车牌位置。
2. 车牌定位：在车牌检测的基础上，使用车牌定位算法（如基于颜色、形状等特征）对车牌进行定位和裁剪。
3. 车牌识别：在车牌定位的基础上，使用车牌识别算法（如CRNN）对车牌中的字符进行识别。
4. 结果输出：将识别结果输出到屏幕或其他设备上。

开发流程可以分为以下几个步骤：

1. 数据收集：收集车牌图像数据，包括不同角度、光照等条件下的车牌图像。
2. 数据预处理：对收集的图像数据进行预处理，包括图像增强、噪声去除、尺寸统一等。
3. 算法选择：选择适合车牌识别的算法，如YOLOv5和CRNN。
4. 算法实现：根据选择的算法，进行算法实现。
5. 算法调优：对实现的算法进行调优，包括参数调整、模型训练等。
6. 系统集成：将实现的算法集成到车牌识别系统中。
7. 系统测试：对系统进行测试，包括准确率、鲁棒性等方面的测试。
8. 系统优化：根据测试结果对系统进行优化，提高系统性能。

在开发过程中，需要使用开发工具和库，如Python、TensorFlow、PyTorch等。同时需要有一定的计算机视觉和深度学习基础。