如何使用Python实现一个基于车牌识别的智能停车场自动计费系统？请提供一个简单的实现框架和关键代码。

在构建一个基于车牌识别技术的智能停车场自动计费系统时，可以利用Python提供的丰富库和框架来实现各个关键部分。以下是一个基本的实现框架和代码示例，涵盖了从车牌识别到计费逻辑的整个流程。

参考资源链接：[Python实现智能停车场车牌识别与自动计费系统](https://wenku.csdn.net/doc/5m65t3ycf0?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，车牌识别部分可以使用OpenCV库进行图像处理和识别。使用预训练的深度学习模型，如TensorFlow或Keras中的CNN模型，来识别车牌上的字符。

import cv2
import numpy as np
from keras.models import load_model
from keras.preprocessing import image

# 加载预训练的车牌识别模型
model = load_model('model.h5')

def recognize_license_plate(image_path):
    # 加载图片并进行预处理
    img = cv2.imread(image_path)
    img = cv2.resize(img, (200, 64))
    img = img / 255.0
    img = np.expand_dims(img, axis=0)
    
    # 使用模型进行车牌识别
    predictions = model.predict(img)
    # 处理预测结果，提取车牌号码
    
    return recognized_plate_number

# 假设已经识别到车牌号码为'粤***5'
license_plate = recognize_license_plate('car_image.jpg')

接下来，需要将识别到的车牌号码与数据库中的记录进行匹配，以获取车辆的停车时间。这里可以使用SQLite数据库来存储和查询数据。

import sqlite3

def calculate_fee(license_plate):
    # 连接数据库
    conn = sqlite3.connect('parking_db.sqlite')
    cursor = conn.cursor()
    
    # 查询车辆进入时间和当前时间，计算停车时长
    cursor.execute(

参考资源链接：[Python实现智能停车场车牌识别与自动计费系统](https://wenku.csdn.net/doc/5m65t3ycf0?spm=1055.2569.3001.10343)