辨識車牌要做得好真的很難，經過這兩個多月的努力，終於算是入門了！目前系統測試效能剛好可以達標，我的老闆們正在努力趕工，將它包裝得漂亮一點，製作展示與測試文件資料等等，預期至少可以參與競標，我也不知道對手在哪裡？按照行情，一般廠商來玩應該是會賠錢的，我這邊則因為近似無本買賣，就只花了一些錢請我臨時開發整個程式，所以不會賠的！

這段無日無夜的忙下來，除了學習到很多實務經驗與程式技巧之外，很微妙的是也學到了一些為人處世的道理！如果硬要套用理工領域的名詞，就是學會如何在面對龐大且複雜的資料時，找到最佳化的資料處理解決方案！

雖然我之前做過很多資料庫與資料運算系統，但說實話從來沒面對過這麼複雜的資料處理對象。這是第一次！我體驗到我基本上就不可能將事情做到完美，因為車牌從最不清楚到最清楚，有意外的傾斜、掉漆、光線明暗、陰影等等非常複雜的干擾，甚至有機車騎士穿著有白底黑字的T恤，就像在胸前掛個車牌，我的程式怎麼可能不看錯呢？還有馬路標線，車體外的廣告字等等…簡直像整個人生一樣複雜！

如果目標是單一的照片(有車牌在內)其實我總有辦法找到準則，寫出程式正確的抓到車牌位置，也完整的辨識出裡面的字元(只要人眼看得清楚)。正如我是一位名醫，每一種病症的人我都可以治好，這算是厲害了吧？但是不好意思，這是不夠的！因為車牌辨識系統的要求是你必須開「一個」藥方，不論哪種病吃了都要有效，就是萬靈丹啦！

當然永遠也不會有這種完美的辨識系統，所以你必須先多多了解，甚至安排變化有限制的拍攝環境，讓資料來源不要太複雜，寫程式時才可能有方向與範圍。其次，當資料解析度有限時，真的有可能你理論上就辨識不出相似的字元，譬如D與0或B與8，事實上我們面對最多的是0與Q的誤判。比對字模後常常發現以電腦能計算的資料來看兩者符合度完全一樣，雖然複雜神奇的視神經說其中一個比較對，我們也只能看開一點！最後總要有一個合理的答案，不能說照字母次序，永遠選前一個或後一個，此時就只能「抽一張」，如同新的籃球規則中遇到爭球卻不跳球，而是球權用輪的！

對於總是可以寫出完美處理程式的我來說，必須忍耐有些資料勢必要放棄！這真的很難受！如果忍不住想「一個都不能少」，為了那個特殊資料調整程式到可以辨識它的地步，很可能一樣的程式辨識其他案例時就會產生更多錯誤！這就像是藥物的副作用，我必須盡量找出藥效最廣，副作用最少的藥來使用。我明明知道某些特殊病人吃了這個藥必死無疑！或有些案例只要一帖特效藥一定可以救命，但是因為我只能開一帖藥給所有人。除了更努力研發更廣用的新藥之外，絕對不能炒短線或偏心任何特例使用特效藥。

很深的哲理哦！真的有如現實人生。很多時候因為你只有一張臉，不能同時又笑又哭；很多事情不是你不會做不能做，但是人一次只能做一件事，做一個選擇，討好了某些人，就難免會得罪一些其他人。於是乎，凡事只能盡力做評估，希望取得最大功效，並盡量降低傷害，絕對不能感情用事因小失大。