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　　1.车牌识别的定位简析
 

　　车牌识别定位简单来说为了达到识别的目的，从生活中通过拍照或者摄像得到的包含车辆信息和干扰信息的图片中，通过科学的算法和流程准确的滤除一切干扰信息，准确的找出需要的车牌信息并通过算法提取出来。从大的意义来归属的话，车牌定位也属于图像分割中的一种应用。而图像分割在图像处理整个大的理论框架中占有的比重还是很大的，且在计算机视觉领域中也占很重要的研究地位。
 

　　在一个完整的车牌识别系统中间，车牌定位基本上是在得到图像源之后的个步骤，定位的准确与否对后续的工作的影响非常的大，对最后能不能得到理想的结果起着决定性的作用。虽然现在有很多实现的方法，但是图像定位一直是车牌识别系统研究中的传统困难点所在。车牌图像的定位发展到现阶段，已经有很多典型的定位算法，比如：根据图像边缘检测的定位算法、根据图像色彩分割的定位算法，根据小波变换算法应用的定位算法，根据数学形态算法的定位算法，以及根据车牌区域纹理特点的定位算法等等。对以往的算法经过归纳总结可以直接分为两个方面的定位方法。分别是根据灰度图像来进行车牌定位方法和根据彩色
 

　　2.车牌识别的介绍
 

　　车牌识别指的是能够检测到受监控路面上的车辆然后提取出其车辆的牌照信息进行分割字符然后处理其中的信息的图像处理技术。现代交通中很重要的一部分就是识别车牌信息，它的应用在很广泛的地方。它是基于数字图像处理和模式识别、计算机视觉这些技术的综合性技术，它是根据其摄像头的拍到的照片中找到车牌内容，然后从图片中进行识别和分析。把这个技术应用在不同的场景中，它可以进行以下功能的实现，比如停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位以及汽车防盗等不同领域相同技术的应用。这个技术对于维护交通和管理交通都有着很重要的意义。在分析车牌的过程中，车牌图像的提取和分割是*的流程。
 

　　对车牌识别技术而言可以依次分为不同车辆的车牌图拍摄、车牌图像的准备处理、车牌定位字符分割和识别五大部分。车牌识别技术主要体现在后面四部分。先是要预处理采集到的车牌照,但是因为车牌定位决定了后面需要进行的车牌字符的识别,所以车牌定位是车牌识别技术的重中之重,车牌定位简而言之就是在一整张图找到属于车牌的的那一部分图。对车牌定位后然后进行车牌图像的提取和分割，这样才可以进行后续的一系列工作。车牌的分割是车牌分析的主要部分。其中车牌的定位精度室由图像预处理的深度来决定的。所以图像预处理与牌照定位、图像分割是重中之重。
 

　　由于车辆牌照相对于车辆本身以及周围环境,具有其的特征,所以在车牌的定位过程中,一般采取的办法是是利用车牌区域的特征来判断牌照,将车牌区域从整幅车辆图像中分割出来。针对车辆牌照的特征,首先将图片进行灰度转换，通过对灰度图像进行二值化、边缘检测等处理获得较理想的供定位图像,然后对该图像进行垂直和水平方向的闭运算,结合车辆牌照特点,进行颜色识别,对车辆牌照进行定位。然后通过边缘检测技术，分割出定位的车辆牌照区域。