随着经济、技术的发展，智能车牌识别系统成为了智能交通系统中的重要组成部分。车牌识别定位是车牌识别系统中的其中一部分，定位是否成功直接是会影响到是否能够进入车牌识别跟车牌识别准确率的。那么车牌识别定位的方法有哪些呢？开门红 车牌识别系统厂家 在此讲解一下几种方法：

（1）小波变换的车牌定位方法：经过基于小波变换的高通滤波，车牌区域的横、竖、撇、捺笔划变得十分简洁、明晰。小波分析的核心是多分辨率分解，其良好的时—频特性使其成为研究精细结构的理想工具。

（2）灰度图像的车牌定位方法：灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。这类图像通常显示为从黑色到白色的灰度。为了便于车牌定位，将该图像转换成二值图像,即只有黑色和白色两种颜色的图像。

（3）形态学的车牌定位方法：首先对原始图像进行二值化处理，然后采用4×1的结构元素对已二值化的图像进行滤波，去除图像的噪声。采用16×9的结构元素再对去噪后的图像进行膨胀，然后再用同样大小的结构元素做腐蚀运算，使车牌所在的区域形成连通的区域。然后标记出图像中所有的连通的区域，并计算出每个连通区域的外接矩形框，利用车牌的先验知识，确定车牌的位置。上述基于形态学处理的车牌定位方法，可以较好地确定图像中车牌的位置，且算法简单、实时性强。但是使用过大过小的结构元素，都无法使车牌区域形成闭合的连通区域。因此结构元素的选取非常重要。

（4）支持向量机的定位方法：主要用于解决有限样本情况下的模式识别问题。此方法能够在训练样本很少的情况下达到很好的分类推广能力。由于车牌区域有着的纹理，寻找一种良好性能的分类器，凸现这种纹理特征，使它与其它区域区别开来。