車牌從遠到近看起來當然是越來越大，用數位影像的角度來說，就是車牌字元在影像中的畫素越來越多！在街景中辨識車牌不像停車場，取得影像時不會預先知道車牌大概多大？或是在畫面中的甚麼位置？辨識的難度是比停車場情境高出很多倍的！所以只有真正的影像辨識高手才敢挑戰自然街景的車牌辨識！

通常看到我的動態辨識軟體的人都會驚訝，人的眼睛都還看不清楚時，我的軟體已經辨識出正確答案了？到底我可以辨識到多小的車牌呢？答案就在上面這張截圖上了！左邊每行文字最後的括號中的數字，就是該車牌辨識成功時的字元以畫素為單位的高度了！12畫素字元高的影像原始大小如下，有夠小了吧？

當然，畫素越少就表示資訊越少，如果你的軟體辨識能力不夠好，勉強辨識太小的字，答案很容易錯的！即使在街景車牌辨識中，大家知道目標會亂跑，像是在打獵，可以容忍一定的誤報率，但錯誤多了對於使用者來說還是很困擾的！所以通常會努力將誤報率控制在一成以下！90%的辨識正確率以街景來說就很厲害了！我通常可以做到白天90%+，夜間80%+。

如果你怕誤認太多，一定要等到車子很靠近攝影機，字元很大時才開始辨識，那就表示你的取景範圍必須很小！也就不可能同時辨識多個車道了！如果一個車道只用一個畫面拍攝，就表示建置同一路口的車牌辨識系統成本會多兩三倍！所以好的軟體必須盡可能提升辨識小字元的能力與正確率！可以省很多錢的！

幾年前我還在賣停車場版軟體時，以當時的技術我會限制目標字元高15畫素以上才開始辨識，低於15畫素時，我的辨識出錯率就會明顯升高了！當時都是建議客戶拍攝出來的影像中，字元應該至少20畫素高，在停車場的控制環境下，那是很容易做到的事。但如果是在街景中辨識車牌，就不能嫌棄小車牌了！隨著我們的模糊辨識能力越來越好，現在就敢將辨識範圍降到12畫素了，正確率還是很高的！

或許有人會覺得我這種拚小字辨識的努力沒太大意義？現在的攝影畫素要高一點毫無問題嘛！拍攝解析度提高車牌不就清晰了？但是畫素多了，你就必須買更高解析的螢幕，計算能力更高規格的電腦，還有更大的磁碟空間來存檔。就像你如果只肯吃精緻美食，不能忍受粗茶淡飯，結果就是要花更多錢買吃的！

所以不管電腦硬體與攝影機如何進步與降價，如果我的軟體可以正確辨識更小的字，都是會有很大經濟效益的！看看前面的街景辨識資訊，如果我的辨識能力必須大到接近20畫素，那就表示我根本無法在同一台電腦上處理兩個街口影像的辨識，就是因為現在可以做到12畫素的小字辨識，我才能在一般規格的電腦與螢幕上實現同時辨識兩個路口的軟體！買一送一客戶不就賺到了？