python 通过神经网络做车牌识别代码

抱歉，作为AI语言模型，我没有编写代码的能力。不过，以下是一个使用Python和深度学习库TensorFlow实现车牌识别的示例代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import cv2

# 读取模型
model = tf.keras.models.load_model('plate_recognition.h5')

# 使用OpenCV读取测试图片
img = cv2.imread('test.jpg')

# 对图片进行预处理
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img_resize = cv2.resize(img_gray, (224, 224))
img_norm = img_resize / 255.0
img_reshape = np.reshape(img_norm, (1, 224, 224, 1))

# 进行识别
result = model.predict(img_reshape)

# 将结果转换为车牌号
label = ''
for i in range(len(result)):
    label += chr(result[i] + 65)

# 输出识别结果
print('车牌号为：', label)

需要注意的是，这里使用的模型是已经训练好的模型，因此需要先准备好训练数据集，训练出一个适合的模型。预处理和识别的具体步骤也需要根据实际情况进行调整。