如上圖的字元辨識是個超尷尬的案例，字元清晰到這種程度，如果我跟客戶說無法辨識大概飯碗就不保了！但是以OCR的技術來說，那一組307A其實是很難辨識成功的，原因是如上圈出的部分，7A兩個字是實質沾連在一起的！要進入字模比對的程序，字元切割的處理勢在必行！

但它們是在環狀區域內互相沾連的，人的眼睛要切割它們很容易，只是一個直覺想法而已，但是要寫成程式來合理且正確的做出扇形的切割，變成兩個獨立目標？這個數學邏輯想想就頭大了！所以雖然上周五就已經知道應該怎麼作了，但是因為複雜的數學邏輯太恐怖，就決定放完周末假期再來對付它了！

從清晨到剛剛終於完成這個「小動作」！將7A這個連體嬰正確切開辨識完成了！怎麼作的？切割的第一個步驟是決定要從哪裡切斷？因為它們是扇形分布的，所以切割線的座標既非垂直線也非水平線，而是從中心座標射出的輻射線，我必須統計在這個目標內，哪一個角度的輻射線切過的黑點最少，就最可能是兩個字元的交界處。

你不能偷懶，直接用原來大目標一半的角度硬切的！看上圖就知道，因為字型與扇狀展開的關係，A所佔的角度範圍是遠大於7的！因為A是上窄下寬，7則是上寬下窄，從圓心看過去正好一個角度極小，一個極大！如果不精細統計連結的薄弱點，切出來的結果就無法正確辨識為7與A了！

找到正確角度之後如何切割呢？事實上需要重新編碼，在7字的角度範圍內的像素點，必須和A字的像素點有不同的編碼，編碼完畢再重新搜尋整理整個字元的寬、高、半徑與角度等等目標屬性！因為範圍不大，計算時間不會太久，但是處理的動作好多，寫程式就累翻了！

好家在，小心謹慎之下沒出太多錯誤，算是一次搞定了！當然也建立了之前沒玩過的扇形切割目標的演算法了！逸中版的OpenCV又多一組新功能函數了！