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为了对现有小型汽车号牌识别系统进行优化,改善车牌字符识别系统性能,借助OpenCV图像处理开源库,在车牌图像预处理阶段采用均值滤波方法提高图像质量,采用Sobel边缘检测算子对图像边缘进行提取,利用交替的膨胀、腐蚀操作结合车牌长宽比实现车牌轮廓定位,并根据列像素值对车牌字符进行切割,最后采用改进的K近邻算法对分割后的单个车牌字符进行识别。实验结果表明,基于改进K近邻算法的车牌识别系统处理时间为2.08s,识别正确率达91.3%。与传统的K近邻算法相比有着更高的识别率,与神经网络法相比,有着更快的识别速度。