車牌識(shí)別在現(xiàn)在的生活中已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，很多的地方我們都是可以看見的，但是為了順利進(jìn)行車牌識(shí)別，需求以下幾個(gè)根本的步驟1)車牌定位  自然環(huán)境下，轎車圖畫布景雜亂、光照不均勻，如安在自然布景中地確定車牌區(qū)域是整個(gè)辨認(rèn)進(jìn)程的要害。首要對(duì)收集到的視頻圖畫進(jìn)行大范圍相關(guān)搜索，找到契合轎車車牌特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步剖析、評(píng)判，終選定一個(gè)佳的區(qū)域作為車牌區(qū)域，并將其從圖象中分離出來(lái)。2)車牌字符切割  完結(jié)車牌區(qū)域的定位后，再將車牌區(qū)域切割成單個(gè)字符，然后進(jìn)行辨認(rèn)。字符切割一般選用筆直投影法。由于字符在筆直方向上的投影必定在字符間或字符內(nèi)的空隙處取得部分小值的附近，而且這個(gè)位置應(yīng)滿意車牌的字符書寫格式、字符、尺度限制和一些其他條件。使用筆直投影法對(duì)雜亂環(huán)境下的轎車圖畫中的字符切割有較好的作用。3)車牌字符辨認(rèn)  字符辨認(rèn)方法現(xiàn)在主要有根據(jù)模板匹配算法和根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。根據(jù)模板匹配算法首要將切割后的字符二值化并將其尺度大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，選擇佳匹配作為成果。根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)字符進(jìn)行特征提取，然后用所取得特征來(lái)練習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把圖畫輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)主動(dòng)完成特征提取直至辨認(rèn)出成果。  在實(shí)踐應(yīng)用中，車牌辨認(rèn)系統(tǒng)的辨認(rèn)率還與車牌質(zhì)量和拍照質(zhì)量密切相關(guān)。車牌質(zhì)量會(huì)遭到各種要素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、車牌被遮擋、車牌歪斜、高亮反光、多車牌、等等；實(shí)踐拍照進(jìn)程也會(huì)遭到環(huán)境亮度、拍照方法、車輛速度等等要素的影響。這些影響要素不同程度上降低了車牌辨認(rèn)的辨認(rèn)率，也正是車牌辨認(rèn)系統(tǒng)的困難和應(yīng)戰(zhàn)地點(diǎn)。為了進(jìn)步辨認(rèn)率，除了不斷地完善辨認(rèn)算法還應(yīng)該想辦法戰(zhàn)勝各種光照條件，使收集到的圖畫利于辨認(rèn)。

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