我相信所有認真作過車牌辨識實務的人都知道這個現象！就是紅色車牌真的比較難辨識，同樣的目標距離與環境之下，一般的白底黑字車牌辨識率就是比紅色的車牌高出一截！即使是綠底白字的工程車車牌都比紅色車牌辨識率高！白底紅字的計程車車牌也比如上的遊覽車或紅色重機車牌辨識率高。

如上的街景照片，同一個時間地點，同一個攝影機拍下的兩種車牌，任何人的眼睛都會覺得右邊的車牌清楚多了！這不是車牌周邊環境造成的錯覺，放大並排來看結果也是一樣的！如下圖紅色車牌確實比較模糊！字元與背景亮度對比低，字的邊緣界線也比較模糊！

我剛開始做車牌辨識時就已經發現了這個現象，常常看到遊覽車或紅牌重機公然駛過我的辨識系統卻毫無反應？蠻糗的！還想方設法用了很多怪招撇步想要提高它們的辨識率，效果都不太好！剛開始我以為是攝影機的關係，但我畢竟是物理系的高材生，很快就理解到這是必然的物理現象！

上面這個圖大家應該在國高中的物理課本上都看過，光線碰到鏡片會折射，攝影機就是利用這種原理，讓鏡頭前面，來自想看清楚目標的光線，盡量聚焦在鏡片後可以感光的底片或電子元件上！攝影時所說的「對焦」就是在做這件事！但是大家可能比較沒注意到的是：不同頻率的光線，折射率也不同！會聚焦的距離也跟著不同！

所以鏡頭前同樣距離的綠光與紅光，不會同時聚焦在鏡頭後面一樣的位置！所以如果調焦距時，你針對左邊的紅色車牌調整到很清楚，就是最佳化紅光的成像焦距，結果就是右邊的車牌(其他顏色)變得比較模糊了！但是紅色車牌出現的機率不到百分之一，我們為了最佳化整體辨識率，當然不會遷就辨識紅車牌讓其他車牌變得比較模糊，提高整體辨識率當然比較重要！

因為RGB三原色光在自然環境中，綠光的頻率在中間，光線的能量也比紅藍光更多更具代表性，所以調焦距時一定是以綠光聚焦最佳化為原則！這樣一來一般的白底黑字當然沒問題，連帶的綠底白字的工程車也受惠，被犧牲最大的就是紅色的車牌了！

這好像左右眼近視度數不一樣的人，被迫選擇一個雙眼必須同樣度數的眼鏡！如果你90%是靠右眼在看東西，當然會選擇最符合右眼度數的眼鏡，那左眼就會看得特別不清楚了！對我這個辨識軟體工作者來說，其實硬體焦距要如何調整運作？我也管不著的！多數攝影機都是自動對焦的，也一定會自動以綠光優先！

所以我只能接受現實盡力而為，如果為了極少數的紅色車牌做太多例外處理增強對比，不僅辨識時間會變長，還可能產生副作用讓其他車牌辨識率變差，所以必須很謹慎！就像公共政策應該照顧弱勢族群，但也必須衡量財務能量，以及弱勢族群與絕大多數一般人之間的權力及利益平衡！如果讓殘障弱勢者很方便了，卻讓其他所有人都變得很不方便，當然也是不行的！

我實際上怎麼作？其實一言難盡，反正努力了好多年，結果足堪告慰：現在我的辨識系統碰到紅牌的辨識率，雖然還是比其他車牌種類差，但已經不會常常整車漏掉了！像下面這種狀況，車牌算是相當模糊，也可以正確辨識了！