黑白图像的边缘特征，是车牌识别的第一步。在 MATLAB 里搞这些事还挺顺的，工具箱啥都有，用起来也熟门熟路。你只需要会用像imread、edge这些函数，基本就能搭起雏形。

车牌识别的流程其实不复杂，图像预 -> 定位车牌 -> 分割字符 -> 识别字符，四步走完。嗯，说起来简单，做起来靠细节。比如灰度化可以直接rgb2gray，用imbinarize做二值化，紧imerode、imdilate做形态学操作，车牌区域一下子就清晰了。

字符分割这块比较讲究。有时候你会遇到粘连的字母，分得不准。这里regionprops真的是利器，能拿到每个区域的面积、位置、宽高比，筛一筛就能把字符挑出来。后面的字符识别，可以简单点搞，直接模板匹配，效果还不错；你要想搞得准一点，也可以用 SVM 或者神经网络。

MATLAB 的好处就是原型开发速度快，尤其适合课程设计或初步验证算法思路。图像显示、参数调调试都方便。如果你是学生，拿它练手合适。时间不多也没事，照着流程走下来，出个演示视频分分钟的事。

顺带放几个资源链接，像Canny、Sobel这些边缘检测算法想搞懂，可以看看：

如果你刚接触图像，建议先多玩一玩 MATLAB 图像工具箱，响应也快，反馈也直观。慢慢搞懂每一步的细节，再去优化识别率，就更有意思了～