为了进行车牌识别系统，需要以下几个基本的步骤：

一、牌照定位

自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确无误识别车牌信息是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行平台数据大范围搜索，找到符合汽车牌照特征的多个不同区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析和评判，选定一个的区域作为牌照信息，并将其从图像中分离出来。

二、牌照字符分割

完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符进行二次识别。字符分割一般采用垂直投影法。并且这个位置应满足牌照的字符格式、尺寸和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。

三、 牌照字符识别方法

主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

车牌识别系统的识别率还与牌照的清晰度和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，为了提高车牌识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像更有利于识别和准确度。

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