為了停止車牌辨認，需求以下幾個根本的步驟：

1)牌照定位，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)牌照字符辨認，把分割好的字符停止辨認，組成牌照號碼。

車牌辨認過程中，牌照顏色的辨認根據算法不同，可能在上述不同步驟完成，通常與車牌辨認相互配合、相互考證。

1)牌照定位

自然環(huán)境下，汽車圖像背景復雜、光照不平均，如何在自然背景中準確地肯定牌照區(qū)域是整個辨認過程的關鍵。首先對采集到的視頻圖像停止大范圍相關搜索，找到契合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對這些侯選區(qū)域做進一步剖析、評判，然后選定一個好的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中別離出來。

2)牌照字符分割

完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割成單個字符，然后停止辨認。字符分割普通采用垂直投影法。由于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獲得部分小值的左近，并且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。應用垂直投影法對復雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

3)牌照字符辨認辦法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法?；谀０迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數(shù)據庫中模板的大小，然后與一切的模板停止匹配，選擇適合匹配作為結果?；谌斯ど窠浘W絡的算法有兩種：一種是先對字符停止特征提取，然后用所取得特征來鍛煉神經網絡分配器；另一種辦法是直接把圖像輸入網絡，由網絡自動完成特征提取直至辨認出結果。

實踐應用中，車牌辨認系統(tǒng)的辨認率還與牌照質量和拍攝質量親密相關。牌照質量會遭到各種要素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實踐拍攝過程也會遭到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等要素的影響。這些影響要素不同水平上降低了車牌辨認的辨認率，也正是車牌辨認系統(tǒng)的艱難和應戰(zhàn)所在。為了進步辨認率，除了不時地完善辨認算法還應該想方法克制各種光照條件，使采集到的圖像利于辨認。