此时在Visual C++上编写的车牌定位程序和字符识别程序，有助于学习图像处理。

介绍了车牌图像的预处理方法，包括图像的灰度化处理，中值滤波，基于直方图均衡化的光影处理，图像增强处理以及图像锐化等多个方面。最后介绍了基于颜色模型的车牌定位算法，并结合图像校正计算获得了标准的车牌区域。通过一种改进的基于形态学轮廓特征和垂直映射的字符切割算法对提取的车牌图像进行字符分割，然后对分割后单个字符提取HOG特征，最后通过GRNN神经网络根据字符的HOG特征进行车牌识别。MATLAB仿真结果表明，本文所研究的车牌识别方法具有较高的识别正确率，其正确率可以达到90%以上。