车牌识别技术已广泛应用于智慧停车行业中，那么对于触发拍照所得的照片，它是如何准确找到车牌的位置呢？

车牌定位

从整个图像中准确地检测出车牌区域，是车牌识别过程的一个重要步骤，如果定位失败或定位不完整，会直接导致最终识别失败。车牌定位方法一般会依据纹理特征、颜色特征和形状特征等信息，采用投影分析、连通域分析、机器学习等算法检测车牌。投影分析方法根据车牌字符与背景交替出现的次数相比于其他情况要多这个特征，通过图像在水平和垂直方向的投影分析来定位车牌。

连通域分析根据车牌中的每个字符都是一个连通域且这些连通域的结构和颜色都一致的特征，通过检测并合并这些连通域来定位车牌；机器学习的思路是，先使用从很多个车牌样本中提取出来的特征把一个弱分类器训练成一个强分类器，再使用这个强分类器对图像进行扫描检测从而定位到车牌。由于复杂的图像背景，且要考虑不清晰车牌的定位，所以很容易把栅栏，广告牌等噪声当成车牌，所以如何排除这些伪车牌也是车牌定位的一个难点。为了提高定位的准确率和提高识别速度，一般的车牌识别系统都会设计一个外部接口，让用户自己根据现场环境设置不同的识别区域。

基于连通域分析的车牌定位方法流程图

车牌识别技术的强化，是经过数万次的测试，优化，再测试，再优化过程。最终将准确率稳定在99%以上。才得以应用于实际复杂多变的现实环境中。