用halcon写个车牌识别

好的，下面是一个简单的Halcon程序，可以实现车牌识别的基本功能，供您参考：

load_image (Image, 'car_plate.jpg')  // 加载车牌图像

// 车牌定位
reduce_domain (Image, PlateRegion, 0, 0, 500, 200)  // 缩小图像范围
set_rgb (PlateRegion, 0, 255, 0)  // 在缩小后的图像上标记出车牌区域
gen_rectangle1 (Rectangle, 50, 20, 120, 60)  // 定义一个矩形模板
find_shape_model (PlateRegion, Rectangle, PlateModelID, PlatePose, 0.5, 1, 0.5, 'use_polarity')  // 寻找匹配的矩形模板
get_shape_model_contours (PlateModelContours, PlateModelID, 1)  // 获取匹配的轮廓

// 车牌字符分割
reduce_domain (Image, PlateImage, PlatePose)  // 根据车牌位置裁剪图像
threshold (PlateImage, BinaryImage, 128, 255)  // 二值化处理
opening_circle (BinaryImage, BinaryImage, 3.5)  // 形态学开运算
connection (BinaryImage, ConnectedRegions)  // 连通区域分析
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 2000, 10000)  // 根据面积选取候选字符
count_obj (SelectedRegions, NumCharacters)  // 统计候选字符数量
gen_region_contour (CharacterContours, SelectedRegions, 'border')  // 获取候选字符的轮廓

// 字符识别
read_string (ConfigFile, 'svm')  // 读取支持向量机模型参数
svm_restore (SVMHandle, ConfigFile)  // 恢复支持向量机模型
for i := 1 to NumCharacters
    select_obj (SelectedRegions, Character, i)  // 获取第i个候选字符
    reduce_domain (BinaryImage, CharacterImage, Character)  // 根据候选字符位置裁剪图像
    reduce_domain (PlateImage, CharacterPlateImage, Character)  // 根据候选字符位置裁剪车牌图像
    features := character_features (CharacterPlateImage)  // 提取候选字符的特征
    svm_classify (SVMHandle, features, Score)  // 使用支持向量机模型进行分类
    if Score > 0.5 then
        append_string (PlateNumber, char_int (i + 48))  // 将识别结果添加到车牌号码中
    endif
endfor

// 输出识别结果
write_string (PlateNumber)

需要注意的是，上述程序仅供参考，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。