车牌定位寻找车牌对于人脑来说真是小事一桩，这也是经过千锤百炼的结果。但是对于计算机来说可能就没有这么简单了。我们先来看看在物理世界什么是车牌，以及他们有什么特征。

我们以中国车牌为例，车牌的种类也是繁杂得很。

从汽车类型上分有：

小型车号牌

大型车号牌

挂车号牌使

领馆汽车号牌

港澳出境车号牌

教练号牌

消防号牌等等

车牌识别系统的基本工作原理及流程

车牌识别就是依次实现汽车图像的车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别算法的过程。车牌定位就是把车牌图像从含有汽车和背景的图像中提取出来，其输入的是原始的汽车图像，输出是车牌图像。车牌的字符分割就是通过对车牌图像的预处理、几何校正等把字符从车牌图像中分割出来，分成一个个独立的字符，其输入是车牌定位后得到的车牌图像，输出是经过预处理、几何校正等后得到的一组单个的字符图像，并得到各个字符的点阵数据。字符识别是依次从单个字符点阵数据中提取字符特征数据，并给出识别结果。

线圈材料

车辆检测器的地感线圈是停车场管理系统中的重要部件，它的工作稳定性直接影响整个系统的运行稳定性，因此地感线圈的制作是工程安装过程中很重要的一个工作环节。

在理想状况下（不考虑一切环境因素的影响），电感线圈的埋设只考虑面积的大小（或周长）和匝数，可以不考虑导线的材质。但在实际工程中，必须考虑线导线的机械强度和高低温抗老化问题，在某些环境恶劣的地方还必须考虑耐酸碱腐蚀问题。由于导线一旦老化或抗拉伸强度不够导致导线破损，则检测器将不能正常工作。在实际的工程中，建议采用1.0mm以上铁氟龙高温软导线。

      照片预处理

灰度矫正：

       为了后续操作更清晰的分辨车牌位置和字符，得到的照片需要做灰度预处理矫正。一张彩色照片的颜色由RGB组成，对于24位颜色深度的照片来讲，照片上每个点由3个字节的颜色组成，每个字节代表一种颜色，分别对应R/G/B。下面公式表示了一种由彩色转到灰色的算法：

平滑降噪：

       灰度化处理之后的图像，由于拍照时的干扰和车辆本身的洁净程度的不同，导致灰度化之后的图像需要降噪，并要进行平滑处理，比如使用高斯过滤来降噪（公式中σ为灰度图像的方差）