今天最重要的進度是將去除格線的功能做好了！所以至少這個案例的所有手寫數字都可以獨立被切割出來了！如下圖只要定義好區塊整串數字就可以被辨識完成了！我也做了一個短片展示目前的程式發展現狀！比較麻煩的是所有目標送進手寫數字辨識核心都會有一個0-9的答案，而且無法評分誰比較像或不像個數字？如果有辦法先排除非數字目標就好了！正在想辦法！

我之前一再強調我開發Rule based手寫辨識的主要動機是想要開發出高效率的辨識軟體！發票上的手寫數字辨識就是我最主要的目標！現在我的辨識核心也開發出來了，辨識一張發票要多久呢？答案是如下約30萬畫素的影像，包含影像前處理，以及206次可能目標的手寫字辨識呼叫，總共只需要188毫秒！就是一秒鐘可以辨識五張的意思！而且是完全離線在一般規格的電腦上執行，還完全不需要靠GPU就這麼快了！所以我只怕沒客戶找我，不怕做不出高效率也高辨識率的軟體了！