车牌识别一般需要以下的几个基本步骤：
首先 ：要进行车牌的定位，定位照片中的牌照位置；
第二步：要把牌照中的字符分割出来.
第三部：牌照中的字符识别，把分割好的字符进行一一识别和记取，终组成牌照的号码。
在车牌识别过程中，牌照的颜色的识别会根据据算法的不同，可能在上述的步骤中分批进行实现，一般车牌识别中会相互的配合和验证。
在实际生活中
蓝牙车牌号自动识别系统定制
车牌识别一般需要以下的几个基本步骤：
首先 ：要进行车牌的定位，定位照片中的牌照位置；
第二步：要把牌照中的字符分割出来.
第三部：牌照中的字符识别，把分割好的字符进行一一识别和记取，终组成牌照的号码。
在车牌识别过程中，牌照的颜色的识别会根据据算法的不同，可能在上述的步骤中分批进行实现，一般车牌识别中会相互的配合和验证。
在实际生活中，车牌识别系统的识别率会与牌照的破损程度和拍摄质量有一定的关系。拍摄的质量会受到各种不同的因素影响，如雨水导致的生锈、污损、油漆人为剥落或修改、字体的褪色、车牌被用物遮挡、等等；在实际拍摄中也会受到环境的影响，如亮度、拍摄的方式和车辆速度等等因素。这些影响因素很大的程度上降低了车牌的正确识别率，也因为车牌识别系统存在着困难和挑战，所以为了提高牌照的识别率，除了不断地完善识别算法系统还要克服各种环境条件，所以我国在车牌的识别上还要下苦工才能跟上发达的。
车牌自动识别国内外发展现状
车牌的格式与国外有较大差异且车牌识别技术研究起步较晚，所以国外关于车牌识别的研究对于仅具有参考价值，其在的应用效果不能达到其在国内的应用效果，但在其识别系统中所采用的各种思想和算法可以为我国所借鉴。车牌识别系统自进入以来，迅速吸引大量的学者开始从事这方面的研究，并提出了很多新颖便捷的算法。自动化研究所的刘智勇等人开发的系统在一个样本容量为3170的样本集中，车牌定位的准确率为99.41%，切割准确率为94.62%，这套系统后来被汉王公司的车牌识别系统采用，取得了较好的效果。南京大学的熊军等提出基于字符纹理特征的定位算法，其准确率高达95%。华中科技大学的陈振学等人提出一种新的车牌图像字符分割和识别算法，使用一维循环清零法，先对垂直投影图进行一次扫描，有效的清除杂点与间隔符，其分割正确率达到96.8%。浙江大学的潘云鹤、张引等提出彩色边缘算子Color Prewitt 、彩色边缘检测和区域生长相结合的定位算法，算法非常简单，作用颜色空间广，牌照区域易于与背景分离，但其存储量和计算量比较大，不能满足实时性的要求。而且当车牌区域的颜色与附近颜别不大时，定位失误机率增加。国内还有许多学者也在进行这方面的研究且取得可观的研究成果。
车牌识别技术性融合电子器件不停车收费系统软件(ETC)分辨车辆，往日车辆根据道闸时不必停车，即可以保持车辆自动检索、全自动收费。在停车场管理方法中，为提升出入口车辆行驶，车牌识别对于不用收停车费的车辆(如月货车、內部免费通行车辆)，基本建设无人化的路，免取卡、不停车的出入感受，正更改出入停车场的管理机制。
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