這是我正在製作中的超高畫素車牌辨識軟體，原始影像一張就有7952 X 5304大約四千兩百萬畫素！一個JPG圖檔就有10.9M那麼大！全景縮起來看是像下面這樣的，實際像素則大概像是上圖，所以我的辨識軟體就有機會每個車牌都辨識出來了！這一張運氣不錯，一次四輛車通通正確！

其實以目前街頭的大多數測速照相等設備，到夜間的車牌辨識成功率不高的！因為街景大，景深又很深，即使是白天，要將整個街景中的車牌都拍清楚辨識到也很難，到晚上當然就有點像是釣蝦或抽獎了！但是時代進步有夠快，攝影機的畫素幾年內暴增十幾倍，感光度也同步提升，自動對焦等功能也變好變快了！夜間辨識車牌已經不是不可能了！

當然再怎麼說夜間影像總是不如白天清楚，所以要辨識到車牌其實必須更高的畫素才行！譬如白天車牌字元有超過十七八個畫素大概就看得很清楚了！但是夜間通常要有接近30畫素才比較能辨識正確，所以如果不是這種幾千萬畫素的影像，我的軟體再厲害也無法辨識出很多車牌的！

這個案子的最大挑戰其實不是車牌的影像辨識能力，大家都看過我以前展示更「夜間」的困難案例吧？這些車牌影像的狀況不算差了！最難的是因為畫素太高了，要怎樣使用現有的電腦效能，讓使用者不必等我辨識太久？如果一百萬畫素影像的多車辨識我需要用0.2秒，四千兩百萬就是42倍，就是八秒多了！是這樣算的嗎？

想得太簡單了！影像大了，可疑的需要處理的目標也多了，還必須做排序，分析哪些目標對比較高，較重要，需要先處理等等，所以處理時間與影像面積的比例比較接近等比級數，而非等加級數！真的讓程式直接辨識整張幾千萬畫素影像大約需要將近一分鐘！所以將大圖切割做平行運算是一定要的！

但是如何切割才會最有效率？我需要配合電腦的核心(邏輯處理器)數目做規劃，每一台電腦的核心數又不一樣！這些都要考慮設計周詳，很像一個人接案寫程式，和開一間公司帶領一堆人開發大型軟體的差異！不容易的！但是我的高效率有把客戶嚇到！現在已經差不多完工了！像上面一張四千多萬畫素照片用我的i9電腦只要五點幾秒，用一般電腦也只需要七八秒就可以辨識完成。

當然我說的是「鄉下老師」商標的車牌辨識軟體哦！即使這次的主角是超大的影像，規格是可以辨識「億萬」畫素的影像，還要有超快的執行速度，但是我之前那些超困難，超「抽象」的辨識能力還是一樣存在的！歡迎大家拿別家辨識軟體來PK！相信在貨比三百家之後，你還是會回來找我買的！除非你根本不需要好的軟體。