最近有一個客戶需求要大量辨識類似上圖這樣的「車牌」照片，按理說我的軟體各種高角度還加上複雜背景的車牌都辨識得到，這種車牌當然是一定可以辨識的！但老實說，拿著我現有的軟體辨識這種照片是常常辨識不出答案的？我必須針對這種照片形式做一些調整，才可以「客製化」做出能穩定正確辨識這種影像的軟體。

事實是：大多數的車牌辨識都是有背景的，所以整個「車牌」辨識的流程前半段都是在「找車牌」以及「排除不是車牌的目標」！正確鎖定車牌之後的程序，可以說不需要專業人士也能做得很好！像上面這種照片任何初學者應該都能找到程式資源兜出「辨識軟體」，辨識率還可以高達95%以上！那為什麼我的現成軟體反而辨識得零零落落呢？

原因一個是「沒想到」，另一個是「想太多」！譬如上圖近距離特寫拍攝車牌時，一張百萬畫素的照片中，一個字的高度可以大到幾百個畫素，但是下面這張我在停車場軟體中成功辨識到的車牌字元高度則只有13個畫素！

我們辨識的數位影像資料是以畫素為單位，之前的軟體設計時認為「像是」車牌的目標，應該是十幾畫素到最多幾十個畫素大小，我怎麼會想到有車牌字元會高到幾百畫素呢？在「正常」的照片中 這是絕對不可能的！所以我的軟體直接就忽略它了！就像我們看牆上的字，如果那些字硬是比一個人還高，你也可能看不到的！被你的腦袋裡的「成見」篩選掉了嘛！這就是所謂的「想不到」了！

另一方面，真實世界的複雜背景中有太多「很像車牌」的目標，為了避免抓錯，任何這種在實景中辨識車牌的軟體一定有很多條件篩選機制：如果怎樣怎樣應該就「不是車牌」！但是特寫照片中根本沒有甚麼背景目標，如果你還是很認真地拿這些條件去篩選，就有可能不小心把真正的車牌字元篩選掉，結果反而變成無法辨識了！

這也可以比喻為：殺雞用牛刀，未必比較犀利！反而是礙手礙腳！我之前在野外打獵對付的都是野生猛獸，在叢林裡非常好用的武器，拿到廚房當菜刀一定是格格不入的！所以一個很有趣的說法浮現腦海：我做了好多「車牌辨識」軟體，但是還沒賣過只是辨識「車牌」的最簡單軟體！好玩吧！

不要小看這種事情，以為既然這麼簡單，那隨便哪一家車牌辨識廠商都能做，輪得到我嗎？事實是多數廠商不是原始辨識核心的開發者，他們根本無法針對這些狀況去「簡化」辨識流程，那就看得到吃不到！如果是根本自己來開發這種簡易辨識的初學者呢？你就會發現跟我的程式辨識速度差很多！而且對於車牌汙損狀況或陰影等環境雜訊的適應能力也差很多！

但是有點OOXX的是客戶決定採購之後不小心說溜嘴，透露出我的報價比別家低很多！雖然我知道必須調整辨識核心才能做好，需要額外的工時，但我認為工作蠻簡單的，所以報價還是一般產品水準的幾萬元！但是別家廠商一提到要「客製化」就動輒報個幾十萬！他原本就確信我的軟體辨識能力很好，發現我竟然報價這麼低！讓他立即下單匯款買我的產品！好像怕我反悔的樣子？此事被老婆知道我又要捱罵，太不會做生意了！