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(jù)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(guān)鍵。首先對采集到的視頻圖像停止大范圍相關(guān)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(nèi)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jù)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(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種辦法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動完成特征提取直至辨認出結(jié)果。

實踐應用中，車牌辨認系統(tǒng)的辨認率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量親密相關(guān)。牌照質(zhì)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。