本系列文章主要基于EasyPR–一个开源的中文车牌识别系统
我们主要将车牌识别划分为了两个过程：即车牌检测（Plate Detection）和字符识别（Chars Recognition）两个过程。
- 车牌检测（Plate Detection）：对一个包含车牌的图像进行分析，最终截取出只包含车牌的一个图块。这个步骤的主要目的是降低了在车牌识别过程中的计算量。如果直接对原始的图像进行车牌识别，会非常的慢，因此需要检测的过程。在本系统中，我们使用SVM（支持向量机）这个机器学习算法去判别截取的图块是否是真的“车牌”。
- 字符识别（Chars Recognition）：有的书上也叫Plate Recognition，我为了与整个系统的名称做区分，所以改为此名字。这个步骤的主要目的就是从上一个车牌检测步骤中获取到的车牌图像，进行光学字符识别（OCR）这个过程。其中用到的机器学习算法是著名的人工神经网络（ANN）中的多层感知机（MLP）模型。最近一段时间非常火的“深度学习”其实就是多隐层的人工神经网络，与其有非常紧密的联系。通过了解光学字符识别（OCR）这个过程，也可以知晓深度学习所基于的人工神经网路技术的一些内容。
下图是一个完整的EasyPR的处理流程:
具体说来，PlateDetect与CharsRecognize各包括三个模块。
PlateDetect包括的是车牌定位，SVM训练，车牌判断三个过程，见下图。
PlateDetect过程详解
通过PlateDetect过程我们获得了许多可能是车牌的图块，将这些图块进行手工分类，聚集一定数量后，放入SVM模型中训练，得到SVM的一个判断模型，在实际的车牌过程中，我们再把所有可能是车牌的图块输入SVM判断模型，通过SVM模型自动的选择出实际上真正是车牌的图块。
PlateDetect过程结束后，我们获得一个图片中我们真正关心的部分–车牌。那么下一步该如何处理呢。下一步就是根据这个车牌图片，生成一个车牌号字符串的过程，也就是CharsRecognisze的过程。
CharsRecognise包括的是字符分割，ANN训练，字符识别三个过程，具体见下图。
在CharsRecognise过程中，一副车牌图块首先会进行灰度化，二值化，然后使用一系列算法获取到车牌的每个字符的分割图块。获得海量的这些字符图块后，进行手工分类（这个步骤非常耗时间，后面会介绍如何加速这个处理的方法），然后喂入神经网络（ANN）的MLP模型中，进行训练。在实际的车牌识别过程中，将得到7个字符图块放入训练好的神经网络模型，通过模型来预测每个图块所表示的具体字符，例如图片中就输出了“苏EUK722”