車牌識別中的相（xiàng）關（guān）算（suàn）點和難點

車牌識別涉及的相關算法
車牌定位——負責發現和隔離圖像中的車牌；
車牌方向和大小——補償車牌傾斜（xié）和調整至需要的（de）分辨率；
歸一化——調整圖像亮度和對（duì）比度；
字符分（fèn）割——找到車（chē）牌上的每個字符；
光學字符識別；
句法/幾何分析——檢查違反特定國家規則的字符和位置（zhì）；

通（tōng）過多個字段（duàn）/圖像（xiàng）識別的平均值生（shēng）成一（yī）個（gè）更可靠或更可（kě）信的結果。尤其當每張圖可能（néng）包含反射光，部分遮擋或其他臨時（shí）影（yǐng）響。

車牌識別相關難（nán）點
文件分辨（biàn）率低，通常（cháng）由於車牌較遠，有時是由於（yú）低端相機導致（zhì）的（de）；
圖像模糊，尤其是（shì）運（yùn）動模糊；
由於強（qiáng）光，反射（shè）或陰影造成的光照和對比度較（jiào）差；
車（chē）牌(部分)遮擋，通（tōng）常是拖車杆或車牌上的汙（wū）漬（zì）；
前後識別結果不同，如拖車，露營車（chē）等；
采集車牌時，車道在相機視角中發生改變；
字體（tǐ）不同，常見於一（yī）些個性（xìng）化的車牌（pái）；
規避（bì）車（chē）牌識別的手段。