那么车牌识别就是如何识别车辆的车牌识别系统继续向您介绍：

其次，车牌字符识别是识别分段字符并终形成车牌号； 它主要基于模板匹配算法和人工神经网络算法。 根据模板匹配算法，对分割后的字符进行二值化，然后将其大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后对所有模板进行匹配，并选择匹配作为结果。 基于人工神经网络的算法有两种：一种是提取字符特征，然后使用获得的特征来训练神经网络分配器。 另一种是直接将图像输入到网络中，网络会自动执行特征提取，直到识别出结果为止。

，在车牌识别过程中，车牌颜色识别基于不同的算法，可以在上述不同步骤中实现，并且通常与车牌识别配合使用以相互验证。 在实际应用中，车牌识别系统的识别率与车牌质量和拍摄质量密切相关。 车牌的质量会受到各种因素的影响，例如生锈，污垢，油漆剥落，字体褪色，车牌被遮挡，车牌倾斜，强光反射，多个车牌，假车牌等； 实际的拍摄过程也会受到环境亮度，拍摄方法和车速等因素的影响。 这些因素在不同程度上降低了车牌识别的识别率，这是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，我们还必须找到克服各种光照条件的方法，以使收集的图像有利于识别。