為了進行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：

1、 牌照定位，定位圖片中的牌照位置（zhì）；

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（pái）照號碼。

車牌識別過程中，牌照顏色的識別依（yī）據算法（fǎ）不同，可能在上述不同步驟實現，通常（cháng）與車牌識別互相配合、互相驗證。

一、牌照定位

自（zì）然環（huán）境下，汽車圖像背景複雜、光照（zhào）不均勻，如何在自然背景中準確（què）地確（què）定牌照區（qū）域是整個識別過程的關鍵。首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（pái）照特征的若（ruò）幹區域作為候選（xuǎn）區，然後對這些侯選（xuǎn）區域做進一步分析、評（píng）判，最後選定一個（gè）最佳的區域作為牌照區域（yù），並將其從圖像中分離出來。

二、牌照字符分割

完成牌照區域的定位後（hòu），再將牌區域分割成（chéng）單個字符，然後進（jìn）行識別。字符（fú）分（fèn）割一般采用垂直投影（yǐng）法（fǎ）。由（yóu）於字符在垂直方向上的投（tóu）影必然在字符間或字（zì）符內的間隙處取得局部最小值（zhí）的附近，並且（qiě）這個位置應滿足牌照的字符書寫格式（shì）、字符、尺寸限製和一些其他條件。利用垂直投影法對複雜環境下的汽車圖像中的字符分割有（yǒu）較好的效果。

三、 牌照字符識別方法

主要有基於末班匹配算法和基於人（rén）工神經係算（suàn）法（fǎ）。基於模板匹配（pèi）算法首先將分割後的字符二值化並將（jiāng）其尺寸大小縮放（fàng）為字符（fú）數據庫中模板的（de）大小，然後與所（suǒ）有的模（mó）板進行（háng）匹配，選擇最佳匹配作為結果（guǒ）。基（jī）於人工神經網絡的算法（fǎ）有兩種：一種是先（xiān）對字（zì）符進行特征提取，然後用所（suǒ）獲得特征來訓練神經網絡分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網（wǎng）絡，由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。

實（shí）際應用（yòng）中，車牌識別係統（tǒng）的（de）識別率還與牌照質量和（hé）拍攝質量密切相關。牌照質量會受到（dào）各種因素的影響，如（rú）生鏽、汙損（sǔn）、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照（zhào）傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等（děng）；實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝方式、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（de）識別率，也正是車牌識別係統的（de）困難和挑戰所在。為了提高識別率，除了不斷地完（wán）善識別算法還應（yīng）該想辦法克服各種光照（zhào）條（tiáo）件，使采集到的圖像最利於識別。