基于现有车牌识别算法的研究，在许多算法中都找到了适合在Android和iOS平台上运行的算法。 从第一款智能手机相机获取车牌彩色图像，然后收集图像进行处理，包括通过YUV模型灰度，分段线性变换灰度拉升，二值化，Roberts算子进行边缘检测，数学形态学处理等，然后通过 Hough变换进行车牌校正，其次是双投影和灰度等级跳板车牌定位，分割，最后通过模板匹配实现车牌识别。
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移动端扫描车牌，识别车牌号码的技术功能
1.整个品牌的识别率高达99.7%，特别是汉字识别率远高于同类产品;
2.识别速度快，车牌定位和识别算法极为优化;
3.可识别各种车牌：蓝板，黄板，拖车车牌，新军板，警板，新武警板，教练板，使馆板，农用车牌，个性车牌，港澳台 澳门出入境车牌，澳台牌照，民航车牌，领事馆牌照，新能源车牌等
4.低板宽要求;
5.纯C代码编写，可以跨平台应用。
门禁对讲
车牌识别这种用途越来越多的人都与SDK集成，随着汽车拥有量的不断增长，越来越多的公司开发车辆管理系统，在系统开发过程中，对于OCR识别算法，许多开发人员为了节省成本，在开源中寻找车牌识别算法，耗费了大量的人力和时间成本。易公园时代的车牌识别算法经历了十多年。
物业效劳
一个好的算法不能在一夜之间抵御风霜和孤独。 SDK扫描和识别手机前端车牌识别是基于持续优化，效率就是这样的速度。
1.用于前端车牌识别的SDK算法
2.用于前端车牌识别的SDK算法软件的特点：1.识别速度快“只需扫描，快速识别车牌。”就像扫描二维码一样，轻轻扫描，0.5秒，就可以快速准确地识别车牌号码。2.支持超大角度识别和准确的车牌识别
3.支持多平台应用程序，前端车牌识别SDK算法完美支持ios系统，Android系统，支持手机ARM平台和PDA的X86架构，前端车牌识别SDK算法配置要求，操作系统：支持ios7.0和Android4.0，硬件配置：推荐ARM cortex-a7以上，1G RAM，Head：支持自动对焦，超过2百万像素，安装占用空间，2MBytes，前端车牌识别SDK算法支持完整车牌，蓝板，黄板，拖车车牌，新军板，车牌，大使馆车牌，农用车牌，个性车牌，港澳出入境车牌，澳门牌照，民航车牌，领事馆牌照，新能源牌照等
车牌的识别过程，包括三个步骤，一：车牌区域检测，本文利用车牌的颜色和形状特征确认并获取汽车的车牌位置，二：字符分割，将获取到的汽车车牌按不同字符进行切割，三：车牌识别，最后利用神经网络对切割的字符进行识别达到最终的车牌识别。
字符识别：目前，一些流行的字符识别算法包括模板匹配，人工神经网络，支持向量机和Adaboost分类。 机器学习或与字符数据库模板匹配后，选择匹配度最高的结果作为识别结果。
手机车牌识别过程包括图像采集，图像预处理，车牌定位，字符分割，字符识别，输出结果和一系列算法。该过程如下所示：
图像采集是通过视频流识别，视频帧识别，识别手机识别速度，车牌识别速度为毫秒级，经验比扫描二维码快。
关于车牌识别算法_IOS的原理
图像采集：图像采集的视频模式，无需外部触发信号。
预处理：一般情况下，根据对现场环境和已拍摄图像的分析，得出结论，实现自动曝光处理，自动白平衡处理，自动背光处理，自动超调处理等，以及噪声滤波，对比度增强，图像缩放和其他图像处理。
车牌定位：车牌定位方法一般采用投影分析，连通域分析，机器学习等算法，根据纹理特征，颜色特征，形状特征等信息检测车牌。
关于车牌识别算法_IOS的原理
字符分割：字符分割的主要思想是，基于车牌的二值化结果或边缘提取结果，字符的结构特征，字符之间的相似性，字符间距等信息分别用于提取单个字符，包括粘附和破坏特征的特殊情况。另一方面，具有相似宽度和高度的字符被组合在一起以移除牌照的边界和一些小噪声。使用的一般算法包括：连通域分析，投影分析，字符聚类和模板匹配。