客戶回饋說這種視角偶爾會出現辨識錯誤，給了我這張原本會錯的案例研究，如我一貫承諾，只要是視覺清晰的車牌影像不管多歪斜，我總有辦法處理的！追蹤一下流程，微調一兩個參數就搞定了！為了節省運算時間，太畸形的目標總是要過濾篩選的！如果真的就是有這麼扁的目標呢？放寬錄取標準就好了！

事實上我在此之前手邊車牌影像有幾萬張之多，但這個視角的確實非常少！較歪斜變形的照片多半來自路邊開單員的手拍照片，但他們一定是從車牌的左上或右上方拍的，不太會從正上方高角度拍成這個樣子！所以大家就知道了，這不是手拍的影像，而是停車場內在席偵測用的攝影機拍的！

想像一下，這張照片中車子的前面可能是一面牆，攝影機只能裝在牆上，碰到司機把車子停得太貼牆的時候，車牌影像就會被壓縮變形成這樣了！牆上攝影機的位置如果降低，就容易被人或車撞到，或太靠近車牌拍攝目標而導致失焦模糊。如果車前方是通道呢？這個攝影機就必須架在天花板上了！也是無法降低位置正面拍攝車牌的！

可能的調整是讓黃色的車輪擋板往後移，但如果硬要讓俯視角很小，看起來就會很奇怪了！就是前輪已經碰到擋板時，車尾可能還沒進入車格？這會被罵死的！停車格畫得太長，或遠離攝影機浪費寶貴的停車空間，或讓車行通道變得太窄也都不行的！

所以對於客戶來說，最理想的解決方式，就是希望我的軟體能辨識更「變態」的車牌了！我當然沒問題，絕對可以配合的！所以大家不要以為停在車位上不會動的車牌比會動的車牌更好辨識？連續動態辨識時，視角是一直在改變的，總會等到比較好的角度可以輕鬆辨識車牌。

但在席偵測呢？幾十支甚至幾百支攝影機不可能同時送連續影像給辨識軟體的！因為網路與電腦都Hold不住的！事實是每個車位隔數十秒拍一張照片間斷地送給我的辨識引擎辨識的！所以拍照時車子停在哪裡？我就只有那個角度的照片可用！太斜辨識失敗就只能認了！不能請車主回來移車讓我辨識的！

所以這個生意其實是有難度的！這家跟我買軟體的廠商(九亭)就賺到了！他們的現場設備配置就比較容易也有彈性多了！不必為了讓車牌辨識有效而做太多不自然不合理的調整，這些就是節省施工與營運的成本了！車位在席偵測本來很少人做的，但自從有充電車位後就變成停車場內的必要設施了！如果你的朋友想做這個，務必提醒他車牌辨識不能隨便，買到視角範圍太小的系統會有大麻煩的！