随着我国社会经济的迅速发展，汽车在人们的工作、生产和生活中扮演着越来越重要的角色，中国汽车的总体数量在急速增加，中国交通也变得越来越难管理，出现的交通问题也越来越复杂。

直到车牌识别系统的出现，才让道路、车辆、使用者三者紧密协调、和谐统一起来，车牌识别在社会上全方位发挥作用，是一个实时、准确、高效的汽车管理系统。而车牌识别系统的核心是车牌识别算法。

识别算法是整个系统中含金量最高的科技，其研发成本也是占据整个产品研发成本的大头，研发团队花费在算法的心血和时间是多的。

一、图像灰度化

随着科技的发展，各种彩色照片和彩色技术泛滥成灾，但是这些彩色图像中包含了大量的无关信息。对于识别算法而言，彩色图像会造成很大的干扰，因此算法需要对其进行灰度化处理。

二、图像预处理

（1）边缘检测

图像边缘是图像分割、目标区域识别和区域形状提取的基础，在提取车牌位置中也占非常重要的地位，所以边缘检测是非常有必要的。

（2）图像腐蚀

图像腐蚀可以把边缘图像腐蚀掉，经过腐蚀后，可以获得目标区域的图像，大大缩小了目标范围，提高车牌识别算法准确度。

 （3）填充图像

填充图像是对图像进行闭运算，用来平滑图像轮廓，用作填充目标内的细小空洞、裂缝、断开的目标等等。

（4）形态滤波

后采用形态滤波，将大量不相关的小对象去除，剩下的才是需要识别的目标。

三、车牌定位

经过预处理的图像，剩下都是大大小小的矩形图样，只需要在这些图形中找出车牌的矩形的图形就能够实施下一步。通过一些计算就能够从中找出车牌的位置，并且提取该矩形的内容。

四、字符分割

通过二值图像从左到右的方式按列计算每一个列之和，利用1和0的方式区别出来，最后把每一个字符都分割出来了。

五、字符识别

将字符分割出来后，算法需要如何才能识别出每一个字符。首先建立识别样本库，读取分割且归一化的字符，把切割的字符和模板库相匹配，最后得出分割字符的所有数据。