用什么环境，怎么实战？

为了实现车牌识别，可以在Python环境下使用OpenCV和其他相关库进行开发。下面是一些常用的库及其安装方式：

1. OpenCV：可以使用pip安装，命令为：`pip install opencv-python`

2. Numpy：可以使用pip安装，命令为：`pip install numpy`

3. Tesseract OCR：可以从官网下载相应版本的安装包，并按照说明进行安装。

4. TensorFlow：可以使用pip安装，命令为：`pip install tensorflow`

具体实现步骤如下：

1. 车牌定位：使用颜色分割或特征匹配等方法，找到图像中的车牌位置。

2. 字符分割：在车牌图像中，使用基于垂直投影或基于连通区域的方法，将字符进行分割。

3. 字符识别：使用传统的机器学习算法或深度学习算法，对分割出的字符进行识别。

下面是一个简单的实现过程：

import cv2
import numpy as np
import pytesseract
from PIL import Image

# 车牌定位函数，返回车牌图像
def locate_car_plate(img):
    # 预处理图像
    img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img_blur = cv2.GaussianBlur(img_gray, (5, 5), 0)
    img_edge = cv2.Canny(img_blur, 50, 150)

    # 查找车牌区域
    contours, hierarchy = cv2.findContours(img_edge, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    areas = [cv2.contourArea(c) for c in contours]
    max_index = np.argmax(areas)
    max_contour = contours[max_index]
    rect = cv2.minAreaRect(max_contour)
    box = np.int0(cv2.boxPoints(rect))

    # 透视变换
    width, height = rect[1]
    if width > height:
        width, height = height, width
    dst_points = np.array([[0, 0], [0, height], [width, height], [width, 0]], np.float32)
    transform = cv2.getPerspectiveTransform(box.astype(np.float32), dst_points)
    img_car_plate = cv2.warpPerspective(img, transform, (int(width), int(height)))

    return img_car_plate

# 字符分割函数，返回字符图像列表
def segment_characters(img):
    # 预处理图像
    img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img_blur = cv2.GaussianBlur(img_gray, (5, 5), 0)
    img_edge = cv2.Canny(img_blur, 50, 150)

    # 查找字符轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(img_edge, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    rects = [cv2.boundingRect(c) for c in contours]
    rects = [rect for rect in rects if rect[2] * rect[3] > 100 and rect[2] < 100 and rect[3] < 100]

    # 提取字符图像
    char_imgs = []
    for rect in rects:
        x, y, w, h = rect
        char_img = img_gray[y:y+h, x:x+w]
        char_imgs.append(char_img)

    return char_imgs

# 字符识别函数，返回识别结果
def recognize_characters(char_imgs):
    # 加载分类器
    svm = cv2.ml.SVM_load('svm.xml')

    # 预处理字符图像
    char_imgs = [cv2.resize(char_img, (20, 20)) for char_img in char_imgs]
    char_imgs = [char_img.reshape(-1) for char_img in char_imgs]

    # 进行字符识别
    results = []
    for char_img in char_imgs:
        result = svm.predict(char_img)[1][0]
        results.append(chr(int(result)))

    return results

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    # 加载图像
    img = cv2.imread('car_plate.jpg')

    # 车牌定位
    img_car_plate = locate_car_plate(img)

    # 字符分割
    char_imgs = segment_characters(img_car_plate)

    # 字符识别
    results = recognize_characters(char_imgs)

    # 输出识别结果
    print(''.join(results))

运行以上代码后，程序将读取名为`car_plate.jpg`的图像，然后进行车牌识别，并输出识别结果。