Matlab集成的c代码Car_plate_detection_by_darknet_yoloV3_R
可以使用以下工具：
然后，我探索了我可以使用的语言：
MATLAB或python
另一种选择是我需要选择哪个库tensorflow
，
keras
，
scikit-learn
，
pytorch
如何处理图像：使用opencv
框架可用于：暗网，darkflow（tensorflow暗网的版本），LPRNet，正方体
如果想直接使用API，那就是：
GoogleVision
最终产品是采用暗网框架，yolov3重量和使用谷歌colab，以便它可以使用云的硬件处理和云的存储，使用它作为IaaS和萨存储数据集制作
有关工具的更多说明
核心框架和工具
Python是一种非常流行的高级编程语言，非常适合数据科学。
它的易用性和在流行的机器学习平台中的广泛支持，再加上大量的ML库目录，使其成为该领域的领导者。
Pandas是一个开放源代码的Python库，旨在分析和处理数据。
对于处理表格数据和时间序列数据特别有用。
像Pandas一样，
NumPy是一个Python库。
NumPy支持
