為了進行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：

1、 牌照定（dìng）位，定（dìng）位圖片中的牌照位（wèi）置；

2、牌照字符分割，把牌照中的（de）字符分割出來；

3、牌照字符識別，把分割好（hǎo）的字符進行識別，最終組成牌照號碼。

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

一、牌照定位

自然（rán）環境下，汽車圖像背景複雜、光（guāng）照不均勻，如何在自然（rán）背景中準確地確定牌照（zhào）區域是整個識別過（guò）程的關鍵。首先對采（cǎi）集到的視頻圖像進行大範圍相關搜索，找到符合（hé）汽車牌照特征的（de）若幹區域作為候選（xuǎn）區，然後對這些侯選區域做進一步分析、評判，最後（hòu）選定一個最佳的區域作為（wéi）牌照區域，並將其從圖像中分離出（chū）來。

二、牌（pái）照字符分割

完成牌照（zhào）區域的定位後，再（zài）將（jiāng）牌區域分割成單個字符，然後（hòu）進行識別（bié）。字符分割一般采用垂直投（tóu）影法。由於字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取（qǔ）得局部最小值的附近，並且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式（shì）、字符、尺（chǐ）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較好的效果。

三、 牌照字符識別方法

主要有基於末班（bān）匹配（pèi）算（suàn）法和（hé）基於人工（gōng）神經係算法。基於模板（bǎn）匹配算法首先將分割（gē）後（hòu）的字符二值化並將（jiāng）其尺寸大小縮放為字符數據庫中（zhōng）模（mó）板的大小，然後與（yǔ）所有的模（mó）板進行匹配，選擇最佳匹配作為結（jié）果。基於人工神經（jīng）網絡的算法有兩種：一種是先對（duì）字符（fú）進（jìn）行特征提取，然後用所獲得特征來訓練神經網絡分配（pèi）器；另一種方（fāng）法是直接把圖像輸入網絡，由（yóu）網絡自動實現（xiàn）特征提取（qǔ）直至識別（bié）出結果。

實際（jì）應用中，車牌識別係統的（de）識別率還與牌（pái）照質（zhì）量（liàng）和拍攝質量密切相關。牌照質量會受（shòu）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、牌照傾斜、高亮反（fǎn）光、多牌照、假牌照等等；實際拍攝過程也會受到（dào）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（pái）識別的識別率，也正是車牌識別係統的（de）困難和挑戰所在。為（wéi）了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法（fǎ）克服各種光照條件，使采（cǎi）集到的（de）圖像最利於（yú）識別。