牌照的位置和牌照在图像中的位置；分隔车牌字符；在车牌识别过程中，车牌颜色的识别根据算法的不同而不同，可以通过上述不同的步骤来实现，通常与车牌识别和验证相配合。

杭州车牌识别系统是识别车牌的三步过程

1、车牌位置：

在自然环境下，图像背景复杂，照度不均匀。如何准确确定自然背景下的车牌面积是整个车牌识别系统识别过程的关键。

首先要对大范围的视频图像进行相关搜索，找出车牌区域的一些特征作为候选区域，然后对这些候选者进行进一步的分析和评估，最后选择最佳的车牌区域，并与图片。

2、车牌字符识别算法

基于模板匹配算法和人工神经网络算法的车牌字符识别方法。基于模板匹配算法，首先对字符分割进行二值化，然后将数据库模板中的字符大小进行放大，然后与所有模板匹配并选择最佳匹配结果。

基于人工神经网络的算法有两种：一种是提取神经网络分类器的特征，然后进行训练。另一种方法是将输入图像直接引导到网络中，直到发现结果为止。

实际上，杭州车牌识别系统的识别率与车牌质量和胶片质量密切相关。牌照会受到各种因素的影响，例如锈蚀，油漆剥落，字体颜色褪色，牌照盖板倾斜，突出，更多的牌照，伪造的牌照等污染的质量。

在实际拍摄过程中，受环境亮度，拍摄模式，行驶速度等影响这些因素降低了车牌识别的识别率，这是杭州车牌识别系统的难点和挑战。为了提高识别率，除了不断改进识别算法外，还应该找到克服各种光照条件的方法，使采集的图像最有利于识别。

3、许可证字符分割

在车牌区域的位置，完成后，将车牌区域划分为单个字符，然后进行识别。垂直投影方法用于字符分割。由于字符或字符的垂直投影必须在字符周围获得局部最小间隙。

并且车牌识别系统字符的位置应符合车牌格式，字符大小限制等条件。采用垂直投影方法，在复杂环境下的汽车图像分割中具有较好的字符分割能力。

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