車牌辨識(Automatic Number Plate Recognition, ANPR)系統已行之有年了，早期用像素逐點辨識，或將數字細線化後，再比對線條，但最近幾年改採深度學習進行辨識，它已被應用到許多場域：

  1. 機車檢驗：檢驗單位的電腦會先進行車牌辨識。
  2. 停車場：當車輛進場時，系統會先辨識車牌並記錄，要出場時會辨識車牌，自動扣款。

 

目前結合OpenCV影像處理套件及Tesseract OCR SDK，就可以作出不錯的辨識率，處理邏輯如下圖：

也可以結合OpenCV，將影像處理過後的圖像，輸入卷積神經網路(CNN)，進行特殊場域的車牌辨識，提高辨識率。

 

相關實作可參閱『深度學習-最佳入門邁向AI專題實戰』一書說明。