這樣都能辨識？很神奇是不是？這張影像我之前一直都是辨識錯誤直接放棄的！但是轉念一想，如上的灰階圖可以看出來：OCR程序會把明顯較深色的目標篩選出來，那張故意搗亂的貼紙把0貼住了一半，連成一個太大的目標，而且與背景的對比度和真正完整的字元相比低了一半！就是目標顏色淡很多的意思，我就在選擇車牌字元目標群時先忽略它！

這樣一來，完整的0與Z之間就是個太大的空白了！我會啟動類似CNN的字元搜尋掃描模式看看這個空間中有沒有漏字？那個半邊被遮住的0就被鎖定找到了！根據印尼車牌的格式，中央段是最多4個數字，第三段是1-3個英文字，以兩個字的最多。所以除非大貼紙下面還有一個完全被遮住的英文字，否則我的答案就是正確的了！如果真的還有一個英文字被遮住，就只能請神仙來辨識了！

所以我的答案是基於一個無懈可擊的推理過程！你直接用眼睛腦袋去看去猜，應該也就是跟我的程式一樣的答案！我的技術高明之處只是可以將一般人的聰明想法變成明確可靠可以用電腦執行的程式！這就是我作影像辨識的哲學！絕對不是像機器學習那樣用大量資料去攪和，找出模糊猜答案機率最高的流程！那樣太沒「智慧」了！跟我的理念做法相比根本不夠格稱為「AI」(人工智慧)！

所以你還認為我不用機器學習的方式建立我的影像辨識程式，是「不AI」嗎？還是比機器學習「更AI」呢？當笨蛋搶佔了天才的位置，依舊還是個笨蛋！不要因為誰搶先說自己是AI？你就輕易相信了！在影像辨識領域中機器學習是很笨很不可靠的解決方案！笨到幾乎完全沒有實用價值！