سلام
الگوریتمها خیلی زیادن و بسته به شرایط کار شما داره. برای مثال سخت افزار و کیفیت تصاویر و ...
الگوریتم خیلی سادش اینه که کاراکترها رو جدا کنید و بعد مثلا بدید به یه مدل ساده مثل svm تا طبقه بندی کنه
نمونه پیاده سازی و جزئیاتش توی کتاب Mastering OpenCV With Practical Computer Vision Projects فصل 5 هست. این ایده ها (که بیشتر حجمش پردازش تصویره تا یادگیری ماشین)، حداقل توی پروژه هایی که خودمون درگیرش بودیم به اندازه کافی خوب بوده که نیاز نشه از ایده های پیچیده تر که یه نمونش رو جلوتر می گم استفاده کنیم
اگه نیاز باشه الگوریتم های پیچیده تر هم هست که بیشتر می ره سمت deep learning:
1 - استفاده از بحث object detection:
فقط اینجا اشیای ما، ارقام و حروف هستن. می تونید از شبکه های معروف مثل Faster-RCNN یا RetinaNet هم استفاده کنید که هم دقتشون خوبه هم به نسبت سرعت خوبی دارن (دیگه اگه خیلی سرعت بخواید بهتره YOLO انتخاب کنید در عوض دقت کمتری شاید بگیرید)
2- استفاده از ایده های مربوط به خواندن دست نوشته ها:
نمونه اش این مقاله اس:
https://arxiv.org/abs/1312.6082
ایده های خیلی پیچیده تر هم هست، اما به دلیل سادگی کار توی پلاک خوانی، معمولا بهتره تا وقتی خیلی خیلی مجبور نشدین، این ایده ها (به خصوص 2) رو استفاده نکنید. چون معمولا دیتای زیادی نیاز دارن و آموزششون هم می تونه وقت زیادی ازتون بگیره اگه به اندازه کافی تجربه نداشته باشین یا سخت افزارهای مناسب توی دسترس نباشن
این کد رو هم بد نیست ببینید و از کاراش ایده بگیرید
https://github.com/openalpr/openalpr
نمونه های دیگه هم خیلی توی اینترنت هست. درسته ماله زبان ها و کشورهای دیگه هستن اما به اندازه زیادی بهتون کمک می کنه