cnn pynq车牌识别用jupyter notebook如何操作

操作步骤如下：

1. 首先，将PYNQ板连接到电脑上，并确保板子已经正常运行。

2. 打开Jupyter Notebook，创建一个新的Notebook。

3. 在Notebook中导入必要的Python库，如numpy、cv2等。

4. 导入车牌识别模型，加载模型参数和模型结构。

5. 定义车牌识别函数，输入一张车牌图片，输出识别结果。

6. 调用函数，输入一张车牌图片，输出识别结果。

7. 显示识别结果。

具体操作流程可以参考以下代码示例：

import cv2
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import load_model

# 导入车牌识别模型
model = load_model('path/to/model')

# 定义车牌识别函数
def predict_plate(img):
    img = cv2.resize(img, (224, 224))
    img = np.expand_dims(img, axis=0)
    pred = model.predict(img)
    pred = np.argmax(pred, axis=1)
    return pred

# 载入车牌图片
img = cv2.imread('path/to/image')

# 调用车牌识别函数
pred = predict_plate(img)

# 显示识别结果
print(pred)

注意，在使用PYNQ板进行车牌识别时，需要将模型参数和模型结构文件放置在与Jupyter Notebook同一目录下，并在代码中正确指定模型文件路径。另外，由于PYNQ板的计算资源有限，建议对输入的车牌图片进行适当的裁剪和缩放，以保证识别的效果和速度。