如此清晰的車牌要辨識出來應該是理所當然的，但是我很尷尬地告訴大家，在今天中午之前我就是辨識不出來！為何如此？請看下面的二值化圖：

OCR技術的基礎程序就是要在二值化圖中切割出獨立目標，如果必須被分割的目標，如字元與底線之間真的有些微的空隙，解析度也足夠，即使間隙狹小都還能經過影像處理強化邊界對比切割成功，即使不同意義的目標真的相連，只要顏色有差異也還是可以切割的！但是上面這張影像中的底線與字元之間是真的完全沒有間隙的！連顏色都幾乎一樣是深藍色的！

人的腦袋可以抽象思考，因為我們認得英數字，所以可以直接抽取出字元，忽略那條底線，但要寫出這種程式的概念比較類似CNN，我又因為CNN的計算量太大而非常不願使用，如果只是兩三字的沾連或串連，我都還有基於OCR的補救技術，但是碰到到這種極端的狀況，所有字元直接串成一串螃蟹？就算是被將軍死棋了！

這種情況雖然極為少見，但是柬埔寨的車牌真的預設就是有那條底線的！法律也沒規定底線必須與字元分得很開，所以上面這個車牌完全是合法的，卻讓大多數以OCR技術為基底的車牌辨識軟體非常困擾，更尷尬的是：一般人根本無法理解這摸清楚的車牌怎麼會無法辨識？賣車牌辨識的人就尷尬了！

其實我已經使用了非常多柬埔寨車牌的影像資料，也只有這張剛好點中了我的死穴！但是好像我的守護神有聽到我的禱告？中午午睡起床立即靈光一現，想到解法了！如下圖，我現在可以區別這種討厭的連線與真正的字元筆畫了！雖然看得出來沒有清得很乾淨，但是已足夠看出車牌字元的群組，不會找不到車牌了！

至於是如何做到的具體步驟？就先賣個關子！只能提示大家那種連線一定有跟正常字元筆畫不同的數位特徵！只要能想到也用程式找到這些差異，就可以精準切斷連線了！解法也可能不只一種！所以只要加上一些巧思，幾乎所有OCR的缺點都是可以補救的！我到現在都還沒被迫改用效率極低的CNN，獲得的最大好處當然就是我的辨識軟體計算量合理，速度極快！也非常精確！所以我才能繼續嘲笑那些深陷在ML、DL與CNN地獄中難以自拔的同行啊！