分别使用计算机视觉和深度学习方法完成车牌检测，然后利用SVM对车牌进行识别

好的，我了解了你的问题。对于车牌检测，我们可以使用计算机视觉的方法来实现，其中一个比较常用的方法是基于图像特征的方法，如Haar特征和HOG特征。具体步骤如下：

1. 检测车辆区域：首先需要使用车辆检测算法，如基于HOG特征的SVM分类器来检测车辆区域。

2. 从车辆区域中提取车牌区域：在车辆区域中，我们可以使用边缘检测算法，如Canny算法或Sobel算法来检测车牌的边缘，然后使用形态学操作，如膨胀、腐蚀、开、闭等来提取车牌区域。

3. 对车牌区域进行旋转校正：由于车牌的安装位置和角度不同，因此需要对车牌进行旋转校正，以便更好地进行后续的车牌识别。

4. 对车牌区域进行字符分割：将车牌区域中的字符进行分割，使每个字符都单独成为一个图像。

5. 对每个字符进行特征提取：对每个字符图像进行特征提取，如使用HOG特征提取算法。

6. 使用SVM分类器进行字符识别：对于每个字符图像，使用训练好的SVM分类器进行识别，将识别结果组合起来，得到车牌号码。

对于车牌识别，我们可以使用深度学习的方法来实现，其中一个比较常用的方法是基于卷积神经网络（CNN）的方法。具体步骤如下：

1. 数据集准备：首先需要准备一个车牌数据集，包含车牌图像和对应的标签（车牌号码）。

2. 训练CNN模型：使用训练数据集训练一个CNN模型，以便能够将车牌图像正确地识别出来。

3. 对车牌图像进行预处理：对于输入的车牌图像，需要进行一些预处理，如图像缩放、灰度化、二值化等。

4. 对车牌图像进行字符分割：将车牌图像中的字符进行分割，使每个字符都单独成为一个图像。

5. 对每个字符进行识别：对于每个字符图像，使用训练好的CNN模型进行识别，将识别结果组合起来，得到车牌号码。

以上就是利用计算机视觉和深度学习方法完成车牌检测和识别的大致流程。