为了测试一个车牌识别系统识别率，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行24小时以上，采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别，并且需要将车辆牌照图像和识别结果存储下来，以便调取查看。然后，还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。之后便可以统计出以下识别率：
一个车牌识别系统的后台管理体系，决定了这个车牌识别系统是否好用。清楚地认识到重要的一点是识别率达到是不可能的，因为车牌照污损、模糊、遮挡，或者天气也许很糟（下雪﹑冰雹﹑大雾等等）。
车牌字符切割在上一步中，我们成功找到了车牌，并把它从原图（不是二值化的图）截取出来了。对截取的车牌图片进行上一步的灰度化、二值化、降噪处理，尤其是边缘降噪。如果降噪后，干扰的噪声还是比较大，可以采取腐蚀、膨胀算法来模糊噪声。如果降噪后的车牌图片有倾斜现象，就需要对图片做错切变换（就是倾斜角度调整）。我们知道，有些车牌是上下结构的，这很容易通过对二值化的图片做像素扫描来检测上下两部分是否中间不粘连，如果不粘连，那就是上下结构车牌。如果不是上下结构，那就是单行结构的新车牌。
