纹理是一种区域特性，因此与区域的大小和形状有关。两种纹理模式之间的边界，可以通过观察纹理度量是否发生显著改变来确定。纹理是物体结构的反映，分析纹理可以得到图像中物体的重要信息，是图像分割、特征抽取和分类识别的重要手段。纹理分析指通过一定的图像处理技术提取出纹理特征参数，从而获得纹理的定量或定性描述的处理过程。纹理分析方法按其性质而言，可分为两大类:统计分析方法和结构分析方法。?统计纹理分析寻找刻划纹理的数字特征，用这些特征或同时结合其他非纹理特征对图像中的区域（而不是单个像素）进行分类。图像部区域的自相关函数、灰度共生矩阵、灰度游程以及灰度分布的各种统计量，是常用的数字纹理特征。如灰度共生矩阵用灰度的空间分布表征纹理。由于粗纹理的灰度分布随距离的变化比细纹理缓慢得多，因此二者有不同的灰度共生矩阵。?结构纹理分析研究组成纹理的基元和它们的排列规则。基元可以是一个像素的灰度、也可以是具有特定性质的连通的像素集合。基元的排列规则常用树文法来描述。

　　模板匹配是图象识别方法中具代表性的基本方法之一，它是将从待识别的图象或图象区域f(i,j)中提取的若干特征量与模板T(i,j)相应的特征量逐个进行比较，计算它们之间规格化的互相关量，其中互相关量大的一个就表示期间相似程度高，可将图象归于相应的类。也可以计算图象与模板特征量之间的距离，用小距离法判定所属类。然而，通常情况下用于匹配的图象各自的成像条件存在差异，产生较大的噪声干扰，或图象经预处理和规格化处理后，使得图象的灰度或像素点的位置发生改变。在实际设计模板的时候，是根据各区域形状固有的特点，突出各类似区域之间的差别，并将容易由处理过程引起的噪声和位移等因素都考虑进去，按照一些基于图象不变特性所设计的特征量来构建模板，就可以避免上述问题。

　　整个车牌识别算法包括两部分:车牌定位和车牌字符识别，可以继续细分为车牌字符的分割、集成和字符识别。车牌字符识别部分主要由设计培训分类器完成。1、车辆检测:识别车辆车型，确定这是一辆汽车而不是只是一个车牌；2、图像采集和处理:边缘提取，进行灰度矫正对图像进行平滑处理；3、车牌号码、颜识别；3、车牌字符识别；车牌识别产品有五大核心总结1、拍照全，除了常见的蓝牌、黄牌、警牌外，还包括了农用车牌、新能源车牌（绿牌）、教练车牌、大使馆车牌、还有出的应急车牌；

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