机动车电脑识别车辆主要通过 车牌识别系统实现，该系统能够检测车辆并自动提取车辆牌照信息。以下是车牌识别系统的基本工作原理和步骤：

图像采集

系统通过摄像头等设备对车辆进行拍摄，获取车辆的图像，包括前视图和侧视图等。采集过程中需要考虑摄像头位置、光照条件等因素。

图像预处理

对采集到的图像进行预处理，包括图像灰度化、二值化、去噪、增强等操作，以提高图像质量和后续特征提取的准确性。

车牌定位

通过水平和垂直扫描的方法在预处理后的图像中确定车牌位置，将其从背景中分离。

车牌分割

利用字符分割算法把车牌中的每个字符独立出来。

字符识别

对分割出来的字符进行特征提取和分类器训练，与字符数据库模板中的标准字符进行匹配判别，从而识别出车牌号码。

车辆检测

车牌识别系统可以采用多种车辆检测技术，如埋地线圈检测、红外检测、雷达检测、视频检测等。视频检测技术可以避免破坏路面、节省开支等优点。

结果输出

识别出的车牌号码可以输出到电脑或其他设备，用于车辆管理、门禁系统等应用。

此外，如果需要识别车辆的其他信息，如车型、颜色等，可以使用以下方法：

使用搜索引擎的图像搜索功能：

将图片上传到谷歌、百度等搜索引擎，它们会自动分析图片内容并提供相关的搜索结果，这些结果可能会包含与图片中车辆相似的车辆信息。

使用专门的汽车识别应用：

市面上有一些专门用于识别车辆的移动应用或网页工具，如“车辆识别”（Vehicle Identification）等。用户只需上传图片，系统会自动识别图片中的车辆品牌、型号等信息。

利用人工智能技术：

一些基于深度学习的图像识别技术也可以用来识别车辆。例如，OpenCV和TensorFlow等开源库可以帮助开发者构建自己的车辆识别系统。

通过上述方法，机动车电脑可以有效地识别车辆及其相关信息，广泛应用于交通管理、停车场管理等领域。