這張照片的重點不是辨識正確，而是標題列的「0.280」，那是辨識完成的秒數！這種速度或許讀者沒甚麼概念，但是老實說，已經快到連我自己都不太相信是真的了！這個辨識程序，光是原始程式碼就寫了兩千多行，基本上每次辨識都會用到幾乎所有的程序。想到在0.3秒之內跑完這麼多程式碼，其中還有很多迴圈，真的差點感動到拿香膜拜自己！

一般來說，一個辨識程序應該在一秒鐘之內完成，這是一個商業化的概略標準。我去年做的嘉義市路口監視器車牌辨識，因為是固定角度拍攝的，辨識程序比這個程式少大概三四成。但是以當時的功力，我只能做到在0.4秒左右完成一個辨識。換言之，以目前的功力，應該可以讓那種辨識程序在0.2秒完成。去年我們用了七台24核心的伺服器，如果我的處理速度高出一倍，或許只需要買三四台機器，省下的錢大概就夠我的年薪了！在此速度快慢就是代表利潤啊！

一個比較「完整」的車牌辨識程式是要先鎖定車牌位置，將該部分影像挖出來，做一些縮放或旋轉，最後再用固定大小的字模比對。如果鏡頭是在固定位置以固定角度拍攝，代表可以預測車牌在照片中各個位置的大小與傾角。譬如路口監視器或停車場出入口，因為鏡頭就是對著車道，車子也必須走在車道上，其實用程式抓車牌不困難的。

但是上面這個機車辨識程式就難了！因為是手拍的，角度焦距張張不同，還不是簡單的平移、旋轉與縮放而已，很多因為視角的關係，變成梯形或不規則四邊形的都有，等於是PhotoShop軟體中自由變形功能的逆向運算，如下圖：

這裡面用到的技術我不想藏私，但是真的好複雜，一言難盡！大概可以寫很多篇SCI，讓我從容的升上正教授了！只是我根本已經鄙視那個體系的升等遊戲，不會再寫論文了！或許寫成部落格文章比較可能。我最大的創意就是自己發明的輪廓辨識法，事實證明真的又快又好用，可以衍伸出很多有效的辨識程序。

其實剛剛完成這個程式的主要程序時，黑白車牌辨識的速率大約是兩秒，綠白車牌更會用到四五秒之久！那是約十天前的事情，十天內我就讓同樣功能的程式變成只需這麼少的時間，而且辨識成功率還持續上升之中，證明這種加速不是犧牲正確率的結果，所以連我自己都難以置信，不過這是真的！我也因此越來越有自信，現在即使面對工研院的車牌辨識系統我也不再覺得矮人一截了，我相信我已經夠接近這種技術的尖端了！