1.車牌識別的定位簡析
車牌識別定位簡單來說為了達到識別的目的，從生活中通過拍照或者攝像得到的包含車輛信息和干擾信息的圖片中，通過科學的算法和流程準確的濾除一切干擾信息，準確的找出需要的車牌信息并通過算法提取出來。從大的意義來歸屬的話，車牌定位也屬于圖像分割中的一種應用。而圖像分割在圖像處理整個大的理論框架中占有的比重還是很大的，且在計算機視覺領域中也占很重要的研究地位。
在一個完整的車牌識別系統中間，車牌定位基本上是在得到圖像源之后的個步驟，定位的準確與否對后續的工作的影響非常的大，對最后能不能得到理想的結果起著決定性的作用。雖然現在有很多實現的方法，但是圖像定位一直是車牌識別系統研究中的傳統困難點所在。車牌圖像的定位發展到現階段，已經有很多典型的定位算法，比如：根據圖像邊緣檢測的定位算法、根據圖像色彩分割的定位算法，根據小波變換算法應用的定位算法，根據數學形態算法的定位算法，以及根據車牌區域紋理特點的定位算法等等。對以往的算法經過歸納總結可以直接分為兩個方面的定位方法。分別是根據灰度圖像來進行車牌定位方法和根據彩色
2.車牌識別的介紹
車牌識別指的是能夠檢測到受監控路面上的車輛然后提取出其車輛的牌照信息進行分割字符然后處理其中的信息的圖像處理技術。現代交通中很重要的一部分就是識別車牌信息，它的應用在很廣泛的地方。它是基于數字圖像處理和模式識別、計算機視覺這些技術的綜合性技術，它是根據其攝像頭的拍到的照片中找到車牌內容，然后從圖片中進行識別和分析。把這個技術應用在不同的場景中，它可以進行以下功能的實現，比如停車場收費管理，交通流量控制指標測量，車輛定位以及汽車防盜等不同領域相同技術的應用。這個技術對于維護交通和管理交通都有著很重要的意義。在分析車牌的過程中，車牌圖像的提取和分割是*的流程。
對車牌識別技術而言可以依次分為不同車輛的車牌圖拍攝、車牌圖像的準備處理、車牌定位字符分割和識別五大部分。車牌識別技術主要體現在后面四部分。先是要預處理采集到的車牌照,但是因為車牌定位決定了后面需要進行的車牌字符的識別,所以車牌定位是車牌識別技術的重中之重,車牌定位簡而言之就是在一整張圖找到屬于車牌的的那一部分圖。對車牌定位后然后進行車牌圖像的提取和分割，這樣才可以進行后續的一系列工作。車牌的分割是車牌分析的主要部分。其中車牌的定位精度室由圖像預處理的深度來決定的。所以圖像預處理與牌照定位、圖像分割是重中之重。
由于車輛牌照相對于車輛本身以及周圍環境,具有其的特征,所以在車牌的定位過程中,一般采取的辦法是是利用車牌區域的特征來判斷牌照,將車牌區域從整幅車輛圖像中分割出來。針對車輛牌照的特征,首先將圖片進行灰度轉換，通過對灰度圖像進行二值化、邊緣檢測等處理獲得較理想的供定位圖像,然后對該圖像進行垂直和水平方向的閉運算,結合車輛牌照特點,進行顏色識別,對車輛牌照進行定位。然后通過邊緣檢測技術，分割出定位的車輛牌照區域。
