现在一般硬件相机自带识别功能，但大多需二次识别处理，概括说图像预处理，字符分割，识别等，具体可登陆主页联系进一步沟通。

Vehicle License Plate Recognition System based on Parking Lot --------------------------------------2017-2-1《抱歉，开始更新》-------------------------------------- 目录： 1. 系统设计的总体方案 2. 系统设计的总体流程 3. 系统工作原理 4. 系统结构 5. 车牌识别的具体流程 5.1. 信息采集 5.2. 车牌定位 5.3. 字符分割 5.4. 字符识别 6. 后台管理 7. 总结 //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------//

• 以下为百度学术，关于车牌识别的研究趋势分析

• 百度学术给出的高引用论文

//------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------// 前言： 最近开始整理文献，会不定期慢慢写，请给我点时间 //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------// 作者：Yohanna 链接：安装在小区门口和停车场的车牌识别机是如何识别车辆的？ - Yohanna 的回答 - 知乎 来源：知乎 著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。 1. 系统设计的总体方案 5.2. 车牌定位 车牌的定位是车牌识别中最关键的一步，定位的精确与否直接影响了后续的信息采集，也是整个系统成败的关键。 目前，车牌识别主要有两种： a. 基于灰度图像的车牌识别： 优点：The method based on gray image, processing speed quickly; 由于灰度图像是单通道的，也就是说每个像素点位（0，255），只有一个采样颜色，0代表黑色，255代表白色，占用的存储空间相对同一类型彩色图像来说，较小。 因而，计算时间缩短，从而处理速度相对较快； 缺点： but it ignores the color feature of license plate, when the plate edge of the region extremely rich, it have uneven illumination and have high error rate. 基于人眼的视觉识别，色彩是作为关键信息的。也就是说，当我们寻找车牌时，首先是基于颜色的。由于灰度图像处理忽视的颜色，在复杂背景下进行车牌识别时，会产生很多的干扰轮廓，这对于车牌的识别，容易出现识别错误。 b. 基于彩色图像的车牌识别： 优点：the method based on color image processing, by full use of the color feature of the license plate, consistenting with people's color perception; 缺点：but the three-dimensional color image processing speed slowly, when the body color closed to the license plate or faded, the recognition rate will decreased, it will need to add conditions to achieve the precise discrimination positioning.

大致是这样的，中国车牌总过也就两三种颜色。首先把摄像机预设对准大致车牌的区域。因为你车进门前，停下的时候车牌的位置波动很小。 然后在当前区域内进行颜色检测，矩形检测 有很多算法，大致用了色度空间转换，和霍夫变换。 然后找到车牌区域之后，二值化处理。 然后把车牌上的字母和汉字一个个分割出来。一般用轮廓检测，或者直接求纵向梯度。 最后对分割出来的汉字和字母数字进行识别。 一般用到的都是神经网络。 数据库是早就训练好的。就这样。 具体过程你找一个matlab的车牌检测的算法介绍就很清楚了。