為了測試一個車牌識別系統識別率，需要將該系統安裝在一個實際應用環境中，全天候運行24小時以上，采集至少1000輛自然車流通行時的車牌照進行識別，并且需要將車輛牌照圖像和識別結果存儲下來，以便調取查看。然后，還需要得到實際通過的車輛圖像以及正確的人工識別結果。之后便可以統計出以下識別率：

在日常錄入違法號牌信息中發現車輛號牌信息與系統顯示的車牌信息不符時，民警通過核查車輛信息后，把有違反交通法規的車輛信息錄入指揮中心的黑名單報警系統。此車在轄區內行駛時，號牌會被系統自動識別報警。

停車場車輛牌照識別系統的工作原理如下：1.系統通過視頻采集接口采集攝像頭攝入包含車牌的視頻圖像；2.再對動態采集到的圖像進行處理以克服圖像干擾，改善識別效果；3.接著在動態采集到的圖像中自動找到車牌的位置也就是邊緣檢測，并分割出單個字符的矩形區域；4.對車牌進行二值化,后把規整好的字符輸入字符識別系統進行識別。

在講述車牌識別過程之前，筆者要先說一下高速路口的ETC是一套依賴RFID技術的電子識別裝置。這種識別技術，是通過射頻技術，去識別貼在汽車前擋風或者其他便于RFID讀寫端識別的位置上的電子標簽來識別和收費的。因此ETC和車牌識別系統是兩套系統，因為車牌識別系統不承擔充值和消費功能，因此ETC就應運而生。

圖形檢索，定位車牌圖片處理到這一步，來了——車牌檢索。動腦筋的朋友可能已經意識到了，車牌是規則的長方形，我們只要找二值化后圖片里的長方形就好了。問題來了，你找長方形，問題是有些車輛的撒熱窗就是長方形。愛動腦筋的小伙伴已經注意到了，車牌的長寬比與車身其他位置的形狀長寬比不同。掌握了上面的基本常識，那么我們距離找到車牌就更近了。計算機掃描整個二值化的圖片，由左到右，由上到下，把顏色從黑到白或者由白到黑的像素全部記錄下來。然后根據這些像素來計算哪個區域是長方形，并且符合車牌的比例。

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）截取出來了。對截取的車牌圖片進行上一步的灰度化、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、膨脹算法來模糊噪聲。如果降噪后的車牌圖片有傾斜現象，就需要對圖片做錯切變換（就是傾斜角度調整）。我們知道，有些車牌是上下結構的，這很容易通過對二值化的圖片做像素掃描來檢測上下兩部分是否中間不粘連，如果不粘連，那就是上下結構車牌。如果不是上下結構，那就是單行結構的新車牌。