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；

　　1、车辆在进入识别区域内，应将车牌对准摄像机位置，以达到识别，如系统无法识别，车辆需退出识别区域范围，重新进入识别区域内；2、车辆车牌掉漆、磨损严重，车牌比较脏会降低识别系统的识别效果，导致识别有误，车辆不能出入。3、遇到雨、雪天气会降低摄像机识别系统的识别效果；4、所安装摄像机识别系统识别区域为4.5米，超过4.5米范围不能识别；5、车辆出入时需一车一杆，严禁跟车进入，否则摄像机系统无法识别；

　　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。

　　依靠科技求发展，不断为用户提供满意的智能化系统，优质的产品、适中的价格、专业的技术和一流的服务是我们永恒的追求。在机会和挑战并存的竞争环境中，为满足市场不断增长的需求，公司将一直站在行业高新技术的尖端，秉承“理性务实、创新发展”的宗旨，奉行“进取、求实、严谨、团结”的方针，不断开拓创新，以技术为核心、视质量为生命、奉用户为上帝，竭诚为您提供性价比最高的智能产品、高质量的工程设计改造及无微不至的售后服务。