根据上述问题写一份python程序

由于编写一个完整的基于PyQt5和CNN的车牌识别系统的详细代码超出了这个平台的能力范围，但我可以为你提供一个简单的代码框架示例，帮助你开始项目：

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QPushButton, QVBoxLayout, QMessageBox
from PyQt5.QtGui import QPixmap, QImage
import cv2
import numpy as np
from keras.models import load_model

# 加载预训练的CNN模型
model = load_model('your_cnn_model.h5')  # 替换为实际路径

class PlateRecognitionApp(QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        self.init_ui()

    def init_ui(self):
        self.setWindowTitle("车牌识别")
        self.resize(800, 600)

        layout = QVBoxLayout()
        self.image_label = QLabel(self)
        self.image_label.setFixedWidth(400)
        self.image_label.setFixedHeight(300)
        layout.addWidget(self.image_label)

        button_upload = QPushButton('上传图片', self)
        button_upload.clicked.connect(self.upload_image)
        layout.addWidget(button_upload)

        self.setLayout(layout)

    def upload_image(self):
        file_dialog = QFileDialog(self)
        if file_dialog.exec_():
            image_path = file_dialog.selectedFiles()[0]
            pixmap = QPixmap(image_path)
            self.image_label.setPixmap(pixmap.scaled(self.image_label.size()))

            img = QImage(image_path)
            img_array = np.array(img)
            cropped_img = self.crop_image(img_array)  # 自定义的裁剪函数提取车牌区域
            resized_img = cv2.resize(cropped_img, (224, 224))  # 转换为模型期望尺寸
            prediction = model.predict(resized_img.reshape(1, 224, 224, 3))  # 预测
            result = "识别结果: {}".format(np.argmax(prediction))  # 显示预测结果

            QMessageBox.information(self, '识别结果', result)

    def crop_image(self, img):
        # 这里可以根据车牌位置信息实现自定义裁剪，比如二值化找边缘等
        pass

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    main_window = PlateRecognitionApp()
    main_window.show()
    sys.exit(app.exec_())

在这个代码片段中，我们首先创建了一个基础的Qt窗口，并设置了上传图片的按钮。当用户点击按钮时，会选择一张图片，然后将其显示在窗口上。接着会对图片进行预处理，包括裁剪和缩放，以便于模型的输入。最后，我们使用预加载的模型进行预测并显示结果。

请注意，这只是一个简化的版本，实际应用中需要根据具体需求对图像处理、模型预测等环节进行更复杂的定制。同时，你需要根据实际情况连接好模型的前向传播，以及提供一个适当的方法（如`crop_image`）来定位并裁剪出车牌区域。