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为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：
1)牌照定位，车辆识别公司，定位图片中的牌照位置；
2)牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；
3)牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，组成牌照号码。
车牌识别过程中，车辆识别价格，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。
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地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，然后选定一个区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。
车辆识别系统应用在高速路收费管理
现在高速公路的都在出入口安装了车牌识别设备。 当车辆进入高速公路时，系统识别车牌并将数据存储在收费系统中。当车辆到达出口处时，淮南车辆识别，再次识别车牌并根据车牌信息调用入口数据。结合了入口和出口数据来实现收费管理。可实现自动计费并防止车主利用漏洞逃避路费。高速公路已开始实施联网收费，随着联网范围的扩大，不同种类车辆的收费价格差距也越来越大，司机经常利用现有收费系统中的漏洞逃费，车辆识别哪家好，车牌识别技术是解决这些问题的根本方法。
车牌识别系统管理的停车场已普及到我们生活的各个领域，所以更先进的识别技术将为人们带来更多便利，不过由于自然环境的影响，车牌识别的技术还是会受到影响，目前影响车牌识别成像的因素各不相同
夜间亮度不强，光线不分散 在夜间大灯的作用下，车牌图像可能会变成一块黑一块白的情况。为了解决这个问题，通常使用依靠算法来控制填充光的智能补光技术。 同时使用双宽动态，使车牌识别摄像头可以在同一个屏幕上显示更多明亮和黑暗的细节，更接近人眼所见。
