近年来，我国的公路交通事业发展迅猛，智能交通系统越来越受到人们的普遍关注。随着智能交通系统的全面实施，汽车牌照的自动识别技术变得越来越重要，汽车牌照作为唯一的识别信息，车牌识别系统的应用也将越来越广泛。与车牌相关的技术也越来越成为学校、研究机构和商业中重要的研究热点。汽车牌照识别系统是对由摄像头拍摄的车牌图片，综合运用众多国内外研究的图像领域最新算法和模式识别方法对图像进行阈值分割、平滑处理、边缘检测以及图像分割等处理以后提取出完整的车牌区域，然后对这个车牌区域进行定位、分割并完成对汽车牌照上字符的识别的过程。车牌识别主要包括字符分割、车牌定位、字符识别三个部分。本文主要基于国内外现有的车牌识别技术现状的基础上，结合计算机软件工程的相关知识和技术以及自己在校所学计算机编程语言，对汽车牌照识别系统进行了需求分析和可行性分析，通过对汽车牌照的特点进行分析、研究,结合我国车牌字符的先验知识，以微软的VC++6.0为平台，利用微软的MFC图像库和Intel的OpenCV计算机视觉库，开发了一个汽车牌照自动识别系统。本文并对系统开发所用到的设计思想、设计方案以及系统的总体设计和详细设计做了详细的阐述主要完成的工作如下：对采集到的图像进行一定的预处理包括灰度化、二值化、高斯滤波、Canny边缘检测等处理，去除掉图像中存在的噪声干扰和小圆点干扰。通过对预处理之后的车牌图像进行水平分割、垂直分割和车牌大小的归一化实现定位功能，并利用OpenCV库中的函数把定位好的车牌区域分割出来，保存为标准大小图像。基于车牌比例特征和垂直投影相结合的字符分割算法将7个字符分割开来。最后通过模板匹配法将分割出来的车牌字符和已有的字符模板进行特征值匹配，从而达到识别字符的效果。完成的主要功能如下：图像预处理：对采集到的车牌图像进行预处理，提高正确识别率。车牌定位：从采集到的图像中，采取一定的算法，找出车牌区域。字符分割：从已经定位分割好的车牌区域中，将其中的字符图像切分出来，保存为单个的字符图像。字符识别：在每个字符图像中识别出正确的字符文字。最后对已经完成的车牌识别系统，选取了一些包含车牌的图像，使用本文开发的汽车牌照识别系统对其功能和识别率进行详细的测试，经过测试我们发现，该系统具有非常好的字符识别效果，识别正确率高，速度快，而且软件上手容易，操作简单易懂。