車牌識別是當前計算機視覺領域的熱門話題之一。Javascript作為一種功能強大的腳本語言，也能夠做到車牌識別的功能并提供用戶友好的互動界面。

為了實現車牌識別，需要使用到許多計算機視覺技術，比如圖像處理、特征提取、模式匹配等等。Javascript作為一種語言，其圖像處理能力雖然有限，但也不無用處。比如，可以使用Javascript實現車牌圖像的二值化處理。下面是一個示例代碼：

function binaryzation(imgdata) {
for (var i = 0; i < imgdata.data.length; i += 4) {
var r = imgdata.data[i];
var g = imgdata.data[i + 1];
var b = imgdata.data[i + 2];
var gray = 0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b;
if (gray > 128) {
imgdata.data[i] = 255;
imgdata.data[i + 1] = 255;
imgdata.data[i + 2] = 255;
imgdata.data[i + 3] = 255;
} else {
imgdata.data[i] = 0;
imgdata.data[i + 1] = 0;
imgdata.data[i + 2] = 0;
imgdata.data[i + 3] = 255;
}
}
return imgdata;
}

此方法用到了灰度化處理，將RGB三個通道的值按一定比例組合成灰度值gray，再按設定的閾值判斷是否將像素點設為白色或黑色。至此，我們得到了車牌圖像的二值化結果。

對于車牌的特征提取和模式匹配，Javascript能否勝任呢？其實，這也需要視具體應用而定。如果僅僅需要識別固定格式的車牌號碼，而且號碼的位置與大小都是已知的，那么Javascript是可以做到的。例如，下面的代碼是個簡單的例子：

var img = document.getElementById("car-img");  // 獲取圖像節點
var canvas = document.createElement("canvas");  // 新建canvas元素
canvas.width = img.width;  // 設置畫布寬度
canvas.height = img.height;  // 設置畫布高度
var ctx = canvas.getContext("2d");  // 獲取畫布上下文
ctx.drawImage(img, 0, 0);  // 將圖像繪制到畫布上
var imgdata = ctx.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height);  // 獲取圖像數據
imgdata = binaryzation(imgdata);  // 二值化處理
ctx.putImageData(imgdata, 0, 0);  // 將處理后的圖像數據繪制到畫布上
var result = OCR(ctx, "car");  // 車牌OCR識別結果
console.log(result);  // 輸出識別結果到控制臺

這段代碼用到了一個名叫OCR.js的OCR庫，在此就不贅述。這里的話，重點在于獲取圖像數據、二值化處理和識別結果的輸出。具體來說，我們首先獲取要識別的圖像的節點，并轉化為canvas元素的上下文，然后利用getImageData方法獲取圖像數據，進行二值化處理，再將處理后的圖像數據繪制到畫布上。最后，我們把處理后的畫布作為參數，傳遞給OCR方法，來進行車牌識別。OCR.js庫在后臺利用模式匹配的方法進行車牌識別，輸出的結果就是車牌號碼。

當然，這只是車牌識別的一部分。實際上，要實現真正的車牌識別系統，涉及到的技術還有很多很多。這里僅以Javascript為例，簡單介紹了車牌識別中的圖像處理和模式匹配兩個步驟。通過運用合適的方法和工具，我們相信Javascript未來能夠在車牌識別等計算機視覺領域中發揮更大的作用。