主要步骤：准备车牌单个字符图像作为神经网络分类器的训练数据，越多越好。当然需要对每幅图像提取特征，这里使用的是水平和垂直累计直方图和缩小后的图像信息。获取车牌图像，这里的车牌图像已经完成抠图，并且是灰度图像。将车牌图像中每个字符分割成单一图像（OCR类实现）。提取分割出的字符图像特征信息，并使用分类识别字符（OCR类实现）。 程序运行过程：              

所谓细化就是经过一层层的剥离，从原来的图中去掉一些点，但仍要保持原来的形状，直到得到图像的骨架。骨架，可以理解为物体的中轴，例如一个长方形的骨架是它的长方向上的中轴线；正方形的骨架是它的中心点；圆的骨架是它的圆心，直线的骨架是它自身，孤立点的骨架也是自身。得到了骨架，就相当于突出物体的主要结构和形状信息，去除了多余信息，根据这些信息可以实现图像上特征点的检测，如端点，交叉点和拐点。下面先介绍经