為了進行車牌識別，需要（yào）以下幾個基本的步驟：

1、 牌照定位（wèi），定位圖片中的牌照位置；

2、牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；

3、牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，最終組成牌照號碼。

車牌識別過程中，牌照顏（yán）色的識別依據（jù）算法（fǎ）不同，可能在上述不同步驟實現，通常與車牌識別互相配合、互相驗（yàn）證。

一、牌照（zhào）定位

自然環境下，汽車圖像（xiàng）背景複（fù）雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區域是整個識別過程的關（guān）鍵。首（shǒu）先對采集到的視頻圖像進行大範圍相關搜索，找到符合汽車牌照特征（zhēng）的若（ruò）幹（gàn）區域作為候（hòu）選區，然後對這（zhè）些侯選區域做進一步分析、評判，最後選定一個最佳的區域作為牌照區域，並將其從圖像中分離出來。

二、牌照字符分割

完成牌照區（qū）域的定位後，再（zài）將牌區域分割成單個字（zì）符，然後進行識別。字符分割一般采用垂直投影法（fǎ）。由於字符（fú）在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間（jiān）隙處取得（dé）局部最小值的附近，並且這個（gè）位置應（yīng）滿足牌照（zhào）的字符書寫格（gé）式、字符、尺寸限製和一些其（qí）他條件。利用垂直投影法對複雜環境下的汽車圖像中的字符分（fèn）割有較好的效果。

三、 牌照字符識別（bié）方法

主要有基於末班匹配算法和基於人（rén）工神經係算法。基於（yú）模板匹配算法首先將分割後的字符二值化並將其尺寸大小縮放為字符數（shù）據庫中模板的大小，然後與所有（yǒu）的模板進行匹配，選擇最佳匹（pǐ）配作（zuò）為結果。基於人（rén）工神經網絡的（de）算法有兩種：一種（zhǒng）是先對字符進行特征提取，然後用所獲得特（tè）征來（lái）訓練神經網絡分配器；另一（yī）種方法是直接把圖像輸入網絡，由網絡自動實現特征提取（qǔ）直至識（shí）別出結果（guǒ）。

實際應用中，車牌識（shí）別係統的識別率還與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌（pái）照質量會受到各種因素的影響，如生鏽、汙損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照（zhào）傾斜（xié）、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝方式（shì）、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率（lǜ），也正是車牌識別係統的困難和挑戰（zhàn）所在。為了提高識別率，除了不斷地完（wán）善識別算法（fǎ）還應該想辦（bàn）法（fǎ）克（kè）服各種光照條件，使采集到的圖像最利於識別。