编写完整的vivado代码

很抱歉，由于车牌自动识别是一个比较复杂的系统，需要进行图像处理、车牌定位、字符识别等多个步骤，编写完整的Vivado代码需要很多时间和精力。在这里，我可以给您提供一些参考，希望能对您有所帮助。

1. 图像输入模块

首先，需要实现一个图像输入模块，将车辆的图像输入到FPGA芯片中。这个模块可以使用像素接口或者VGA接口，将图像转换为数字信号输入到FPGA芯片中。这个模块的实现需要考虑图像的分辨率、色彩空间等参数。

2. 图像预处理模块

接着，需要实现一个图像预处理模块，对输入的图像进行预处理，包括图像去噪、图像二值化、边缘检测等操作。这个模块可以使用一些现有的图像处理算法，如高斯滤波、Sobel算子等。

3. 车牌定位模块

然后，需要实现一个车牌定位模块，对预处理后的图像进行车牌定位。这个模块可以使用一些现有的车牌定位算法，如基于颜色、形状等特征的算法。定位到车牌后，需要将车牌的位置信息传递给下一个模块。

4. 字符分割模块

接下来，需要实现一个字符分割模块，将车牌上的字符分割出来。这个模块可以使用一些现有的字符分割算法，如基于连通区域、投影等特征的算法。分割出的字符需要传递给下一个模块进行识别。

5. 字符识别模块

最后，需要实现一个字符识别模块，对分割出的字符进行识别。这个模块可以使用一些现有的字符识别算法，如支持向量机、神经网络等。识别出的字符需要组合成车牌号码，并输出到外部设备或者显示器中。

需要注意的是，在实现这些模块的时候，需要考虑模块之间的数据传递和控制信号的处理。这个过程可以使用Verilog HDL等硬件描述语言来实现。此外，在完成代码编写后，需要进行综合、布局和路由等操作，最后将代码下载到FPGA芯片中。

希望这些参考能对您有所帮助！