车牌识别算法在智能交通系统、出入口管理系统、公安图帧系统、移动警务系统等多种行业都已实现成功运用。
各部分实现流程：
一、图像採集和转换
考虑到现有牌照的字符与背景的颜色搭配一般有蓝底白字、黄底黑字、白底红字、绿底白字和黑底白字等几种，利用不同的色彩通道就能够将区域与背景明显地区分出来，比如，对蓝底白字这样的最常见的牌照，採用蓝色B 通道时牌照区域为一亮的矩形，而牌照字符在区域中并不呈现。由于蓝色与白色在B通道中并无区分，而在G、R 通道或是灰度图象中并无此便利。同理对白底黑字的牌照可用R 通道，绿底白字的牌照能够用G 通道就能够明显呈现出牌照区域的位置，便于兴许处理。
二、边缘提取
边缘是指图像局部亮度变化显著的部分，是图像风、纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的重要基础。所以在此我们要对图像进行边缘检測。图象增强处理对图象牌照的可辩认度的改善和简化兴许的牌照字符定位和切割的难度都是非常有必要的。增强图象对照度度的方法有：灰度线性变换、图象平滑处理等。
PC版车牌识别SDK优点
1、整车车牌识别率高；
2、识别速度快；
3、支持车牌种类齐全：蓝牌、黄牌、挂车号牌、新军牌、警牌、新武警车牌、教练车牌、大使馆车牌、农用车牌、个性化车牌、港澳出入境车牌、澳台车牌、民航车牌、领馆车牌、新能源车牌等；
4、车牌宽度要求低：60-400像素宽度均可识别；
5、纯C编写，跨平台应用灵活；
6、服务完善；
7、专注于车牌识别SDK的研发：易泊是专业的OCR产品技术厂商
