车牌辨认进程中，车牌色彩的辨认根据算法不同，可能在上述不同进程完结，一般与车牌辨认相互配合、相互验证，天然环境下，轿车图画布景杂乱、光照不均匀，如安在天然布景中精确地确认车牌区域是整个辨认进程的要害。
首要对收集到的视频图画进行大范围相关查找，找到契合轿车车牌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剖析、评判，最终选定一个最佳的区域作为车牌区域，并将其从图象平切割出来。
完结车牌区域的定位后，再将车牌区域切割成单个字符，然后进行辨认。字符切割一般选用笔直投影法。因为字符在笔直方向上的投影必定在字符间或字符内的空隙处取得部分最小值的邻近，而且这个方位应满意车牌的字符书写格局、字符、尺度约束和一些其他条件。
使用笔直投影法对杂乱环境下的轿车图画中的字符切割有较好的作用，字符辨认方法现在主要有根据模板匹配算法和根据人工神经网络算法。根据模板匹配算法首要将切割后的字符二值化，并将其尺度巨细缩放为字符数据库中模板的巨细，然后与一切的模板进行匹配，最终选最佳匹配作为成果。
