车辆识别也是属于图像分类问题，根据识别车牌中65类（包括数字0~9、A~Z、各省份的简称），对65类按照9：1进行划分训练集和测试集，训练集进行训练得到模型之后，将测试集放入模型进行测试，即识别每个字符然后拼接完成车辆识别。
主要步骤：
1.准备数据：根据公开数据集，按9：1并生成训练集和测试集。
#导入需要的包
import numpy as np
import paddle as paddle
import paddle.fluid as fluid
from PIL import Ima
车辆识别也是属于图像分类问题，根据识别车牌中65类（包括数字0~9、A~Z、各省份的简称），对65类按照9：1进行划分训练集和测试集，训练集进行训练得到模型之后，将测试集放入模型进行测试，即识别每个字符然后拼接完成车辆识别。
主要步骤：
1.准备数据：根据公开数据集，按9：1并生成训练集和测试集。
#导入需要的包
import numpy as np
import paddle as paddle
import paddle.fluid as fluid
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