训练数据为几千张图片的ANN字符识别+SVM车牌提取的车牌识别项目中ANN要取多少隐藏层，输入层和输出层的节点数

在车牌识别项目中，ANN的隐藏层数和节点数的选择需要根据具体情况进行调整。一般而言，ANN的隐藏层数和节点数越多，模型的复杂度就越高，能够学习到更多的特征信息，但也容易导致过拟合的问题。

对于输入层的节点数，一般可以根据车牌的大小和分辨率来确定。如果车牌大小为100x30像素，那么输入层节点数就应该是3000。

对于输出层节点数，由于车牌的字符数量是固定的，比如说中国大陆的普通车牌只有7个字符，因此输出层的节点数应该是7。

至于隐藏层数和节点数的选择，一种比较常见的方法是：

1. 从1个隐藏层开始，逐步增加隐藏层数，直到在测试集上的准确率不再提升为止。

2. 在确定隐藏层数后，再逐步增加每个隐藏层的节点数，直到在测试集上的准确率不再提升为止。

当然，这只是一种经验性的方法，实际上还要结合具体情况进行调整，比如说训练数据的大小、数据的质量、特征的复杂度等等。