① java，鍵盤輸入車牌號，驗證是否滿足必須以CA，AZ或CO開頭 其後為xxxx其中x表示一位0-9的數字
publicstaticvoidmain(String[]args){
Scannersc=newScanner(System.in);
booleanflag=false;
System.out.println("請輸復入制車牌號！");
do{
StringcarNumber=sc.next();
flag=carNumber.matches("(?i)^(CA|AZ|CO)[0-9]{4}$");
if(!flag){
System.out.println("車牌號不正確，請重新輸入！");
}else{
System.out.println("車牌號正確！車牌號為："+carNumber.toUpperCase());
}
}while(!flag);
}
建議使用matlab，網上搜搜國外有一些demo程序。
---。安.視.寶。---
車輛自動識別是建立在圖像對比組件的基礎上，利用攝像機拍攝車輛運行動態視頻，然後採用先進的神經網路演算法和模糊演算法相結合，通過對視頻流的採集和處理，完成車牌自動識別，自動進行車牌號碼比較，並以文本的格式與進出場數據進行打包保存。
原理介紹：車輛自動識別系統對攝像機抓拍到的每幀圖像都識別，並自動找到最佳識別效果的圖像，應用這種方法可以很好地提高抓拍率、識別率，並且能夠降低工程的施工難度。立林智能網路車牌自動識別正是基於這一思想，採用專有的技術，利用高速的識別演算法核心對視頻流進行逐幀的識別，即對單個車輛進行了多次識別，從而有效克服了現有車輛識別技術存在的許多缺陷。使用連續多幀識別，從工程的角度看，比單幀識別成功的機率要高很多，這是因為連續抓拍的圖像的角度、光照不同，識別效果也不盡相同，從理論上講，只要有一幀足夠清晰的圖像就有一個好的識別結果。立林智能網路車牌自動識別還採用先進的目標跟蹤，以及識別結果最佳化等方法，來確保從車流中一個一個地甄別出序列化的車牌。
要實現對視頻流逐幀識別，必須採用行之有效的高速識別演算法，即神經網路演算法和模糊演算法相結合，否則無法達到實用的效果。對於常用的768×288高解析度圖像，立林智能網路車牌自動識別可以在3到10毫秒內完成全部的識別過程，並且在多個應用中實施了單台計算機多路的實時識別方案。