即使花了三個多月大致上克服了「獨立的」手寫數字的辨識問題，但是要進入真實文件上的手寫數字辨識仍有非常多的難關！第一個必須面對的就是表格線的問題了！在各式文件上要求手寫數字的地方一定有一些印刷的標示，引導使用者在那個位置寫字！主要就是類似如上填寫統編的格子了！

如果不理會這些格子，如上圖上直接用綠框定義要求辨識，結果只會出現兩個數字36，為什麼？原因就是大部分的數字都與格線有接觸沾連！如果我作弊，用小畫家的橡皮擦手動擦掉格線呢？結果搭配我的新武器就可以很正確的辨識出完整的統一編號了！

我的大挑戰就是如何不用小畫家的橡皮擦，而是用我寫的程式，來擦掉格線又不會破壞手寫數字的完整性？所以如何正確「辨識」或「認知」出那些格子的準確位置，而且是在如此複雜的背景之中，就是真正的影像辨識技術了！這種事情我當然是會用「Rule based」方法來實現的！要交代機器學會這種事情？還要先收集與標記幾百幾千張資料影像？太難了！比想出格線辨識邏輯更難！成本當然也非常高！

事實上我已經有了初步粗略去格線的程式，有點像是某種CNN？我會在圖中嘗試掃描找到大致水平的長直線，然後清除此線的上下一兩點，譬如下面就是清除格線前後的效果：

但是顯然還很粗略，清除得並不精準完整，如上統一編號的格子就做得零零落落，上線清了下線卻沒有。該怎麼辦呢？就是要找到近似等間格的較短垂直線了！這就是傳統的OCR技術較難做到的事情了！OCR必須先將目標切割出來再做後續處理，連成一氣的格子們與數字們當然無法切割！此時就一定需要用CNN的掃描搜尋概念來找目標了！

所以我也不是完全不用CNN的！只要有針對性的需求，任何方法都有存在的價值！我完全沒有偏見的！怎麼作呢？如下圖是清除格線之後剩下的部分做目標擷取就會看到統編的垂直格線位置了！我用紅色突顯它們！有了這些格線即使不完整我也可以知道他們的概略位置，在這個區域找到垂直的實線擦掉就可以了！

所以最後我就可以得到一個乾淨如小畫家擦掉格線後的影像，得到完美的統編了！這個處理的關鍵技術很有趣！就是我之前一直批評沒效率的CNN！但是CNN是可以跳脫目標分割限制的方法，正好可以救援補足OCR做不到的事情！所以能把跟手寫字完全沾連的格線都抓到清乾淨！很好玩吧？這就是今天的績效了！

最有趣的是OCR與CNN在此密切合作解決了一個我的大麻煩！很像我昨天看的電影殺手保鑣，原本的死對頭也可以合作無間，打敗強大敵人的！