图形化编程实现车牌识别通常涉及以下步骤：
图像获取
使用摄像头或其他图像采集设备获取车辆图像。这些图像包含了车辆的整体信息，包括车辆颜色、型号、车牌等。对于车牌识别来说，最主要的是获取到车牌号码所在的图像。
车牌定位
从整个车辆图像中准确定位出车牌区域。这一步骤通常使用图像处理技术，包括边缘检测、颜色检测、模板匹配等方法，来找到车牌所在的位置。由于车辆的形状和车牌的位置、大小不一致，因此车牌定位是车牌识别的一个关键步骤。
字符分割
将车牌区域分割成单个字符。由于车牌号码通常由多个字符组成，因此需要将车牌区域中的字符进行分割，以便后续进行字符识别。字符分割也是一个相对复杂的问题，需要考虑到字符之间的间隔、重叠等情况。
字符识别
通过机器学习算法对分割后的字符进行识别。这一步骤通常使用模式识别或深度学习算法，包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等方法，来对字符进行分类和识别。训练集的质量和算法的准确性对于字符识别的效果有很大的影响。
后处理
对字符识别结果进行后处理，如字符校验、错误纠正等，以提高识别准确率。
在图形化编程中，可以使用一些库和工具来实现上述步骤，例如：
OpenCV：一个开源的计算机视觉库，提供了大量的图像处理和计算机视觉算法，可以用于车牌定位、字符分割和字符识别等步骤。
TensorFlow：一个开源的深度学习框架，可以用于构建和训练复杂的字符识别模型。
poOCR：一个Python库，提供了简单易用的车牌识别功能，支持对中国大陆机动车车牌的自动定位和识别。
具体实现时，可以根据项目需求选择合适的工具和库，并通过图形化编程界面进行编程。例如，在LabVIEW中，可以使用其提供的图形化编程语言和工具来实现车牌识别的各个步骤，并将结果显示在界面上。
建议
选择合适的工具：根据项目需求选择合适的图像处理、机器学习和深度学习库。
数据准备：采集大量的车牌图片作为训练数据，并进行预处理，以提高识别效果。
模型训练：使用机器学习算法对提取的特征进行训练，建立车牌识别模型。
测试与优化：在实际应用中测试识别效果，并根据反馈进行优化和调整。