車牌定位找車對車牌的清晰度要求較高。

整體識別率超過 99%，英文字母和數(shù)字的識別率可達到 99.7%，漢字的識別率能達到 99%。

車牌寬度要求一般在 60 - 400 像素均可識別。

車牌自身有許多固有特征，如底色與車身、字符顏色差異大，有連續(xù)或不連續(xù)邊框，字符水平排列且間隔均勻，內(nèi)部灰度均勻等。

常見的車牌定位方法多樣。基于邊緣檢測的方法，能有效去噪，定位準(zhǔn)確，反應(yīng)快，適合多車牌圖像，但車牌嚴(yán)重褪色、有外界干擾或傾斜時可能定位不準(zhǔn)。

基于彩色分割的方法，正確率高，但計算速度慢。

基于小波變換的方法，在噪聲小的情況下定位效果好，精度高，但速度較慢，噪聲大時易誤定位。

基于遺傳算法的方法，本質(zhì)是找最優(yōu)定位參量，但在實時系統(tǒng)中受迭代次數(shù)影響大。

基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法，不能精確確定車牌左右邊界，需結(jié)合其他方法精確定位。

基于灰度圖像紋理特征分析的方法，對牌照傾斜、變形、光照不均等情況效果好，但對噪聲敏感。

圖像預(yù)處理能提高車牌識別率，包括平滑減少噪聲、傾斜校正、灰度修正等。

總之，要實現(xiàn)準(zhǔn)確的車牌定位找車，需綜合考慮多種因素和方法。