車輛識(shí)別在拍照之前，當(dāng)然是要識(shí)別車輛確實(shí)是進(jìn)入了攝像頭的佳焦距位置了，車牌識(shí)別系統(tǒng)才會(huì)采集車輛的圖像。所以，識(shí)別車輛就是車牌識(shí)別的步。那么，如何識(shí)別車輛呢？有很多辦法，其中紅外法是常用的辦法。因?yàn)閿z像頭和系統(tǒng)是被動(dòng)采集數(shù)據(jù)的，所以它不知道什么時(shí)候該拍照。當(dāng)車輛進(jìn)入拍攝區(qū)域，紅外射線會(huì)被車輛遮擋，這個(gè)時(shí)候攝像頭和系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)，就會(huì)拍下車輛的照片，以供后續(xù)車牌識(shí)別之用。當(dāng)然了，這種簡(jiǎn)單的紅外遮擋法測(cè)是否有車輛進(jìn)入，人或者其他物體遮擋了紅外線，也會(huì)誘發(fā)拍照。

攝像頭不停地拍照，交給系統(tǒng)去判斷。原理很簡(jiǎn)單，因?yàn)闆](méi)有車輛時(shí)，拍的照片是固定的。撐死了也就白天一幅圖、晚上一幅圖、下雨一幅圖、陰天一幅圖等。有了基礎(chǔ)的圖，就可以區(qū)分有車輛進(jìn)入地圖了。有人說(shuō)這樣的容錯(cuò)率也太低了，很容易出錯(cuò)。是的，這的確容易出錯(cuò)，所以軟件端做了進(jìn)一步的技術(shù)深入：車輛輪廓識(shí)別。車輛輪廓識(shí)別與車牌識(shí)別的輪廓識(shí)別原理是一樣的，可以參考下面車牌輪廓識(shí)別部分。

車牌字符切割在上一步中，我們成功找到了車牌，并把它從原圖（不是二值化的圖）截取出來(lái)了。對(duì)截取的車牌圖片進(jìn)行上一步的灰度化、二值化、降噪處理，尤其是邊緣降噪。如果降噪后，干擾的噪聲還是比較大，可以采取腐蝕、膨脹算法來(lái)模糊噪聲。如果降噪后的車牌圖片有傾斜現(xiàn)象，就需要對(duì)圖片做錯(cuò)切變換（就是傾斜角度調(diào)整）。我們知道，有些車牌是上下結(jié)構(gòu)的，這很容易通過(guò)對(duì)二值化的圖片做像素掃描來(lái)檢測(cè)上下兩部分是否中間不粘連，如果不粘連，那就是上下結(jié)構(gòu)車牌。如果不是上下結(jié)構(gòu)，那就是單行結(jié)構(gòu)的新車牌。