我在FB上貼了這張照片，說是發現大陸車牌的超大螺絲釘常常影響了我的車牌辨識，我就用立可白塗掉螺絲釘，辨識就OK了！這當然是開玩笑的，實務上就是我必須想辦法用程式設計作到類似人類的智慧判斷，知道那是螺絲釘，找到適當的位置將他們清除，剩下的就是車牌字元了！ 

其實類似的技術資訊我相信應該可以找到，但鐵定是英文版的！據我所知，台灣與大陸車牌辨識多數是抄襲或模仿國外的研究，一旦摸到一點門道又不願意分享，所以影像辨識這種專業技術對於國內的年輕人就顯得很神奇了！如果多一點點指引，在業餘與專業之間多建立一點階梯，方便我們熟悉繁體中文的人使用的階梯，我想就是我這個好為人師的LKK可以做出的貢獻了！

當然，我怎麼作到的技術細節，基於商業的考慮我不會完全公開，不然我的員工都會抗議的！因為如果讓競爭對手和我們一樣知道我的技術，就會影響公司收益，也就是員工薪水的！但是多讓大家知道「大概」發生了甚麼事情，讓國內有志於此研發的年輕人不要覺得這是「外星科技」，可以和老外的年輕工程師站在一樣的研發起點，我覺得是我可以做的事情！

基本上多數車牌辨識系統是以「找車牌」為第一步！以大陸車牌為例，可能是找一塊「背景是藍色的色塊」，找到之後再設法在這個區塊做文章，拉出來作成灰階→強化影像→二值化(變黑白圖)，再對照字模辨識是甚麼字？這種邏輯程序不太會受到上述螺絲釘的干擾，就是切下一個區域一一比對裡面有哪些形狀像甚麼字而已。

但是模糊的邏輯錯誤率就高！所以很可能找錯不是車牌的藍色區塊，譬如碰到「藍色外裝烤漆」的車子怎麼辦？即使找到正確的車牌位置之後，因為鎖定的不是車牌字元本身，只是「可能的」車牌邊界，對於字元目標的掌握度較差，所以很難在拍攝偏斜角度大時，做出適切的字元形狀修正！我的辨識邏輯基本上不是找「車牌」區塊，是直接找「字元」目標的！這是我和主流派最大的分歧點！也是我可以辨識高斜度拍攝車牌影像的關鍵。

主流派不是笨蛋，他們當然知道可以像我這麼作！只是我這條路會走得很艱辛，包括當我找到上圖的A字元時，居然還夾帶一顆螺絲釘當帽子！我必須解決這個問題，將「帽子」依據合理的邏輯清除掉！不然就會影響整個車牌的辨識結果。

解決的方向就是我必須參考周遭其他「正常」字元的趨勢，如果旁邊幾個字都沒那麼大的「帽子」，那我就必須「脫帽」，就是用「立可白」將帽子塗掉！這樣做程式當然會變得很麻煩？但這只是數學運算的複雜化，不會增加太多運算時間，因為這不是大量迴圈的計算，只是一次性的幾何關係計算！考驗的其實是人腦，是RD的幾何向量的數學解析能力，不是CPU或記憶體！

這就是我每天上班進行「研發」的內容！真正需要面對的問題當然很多，目前「一切正常」的大陸小客車車牌我已經可以辨識，大概就是七成左右，但是如上述螺絲釘等等，有「小問題」的車牌還是佔大約兩成，我必須一一設法讓這些車牌也能正確辨識，這才是研發耗時的部分！能解決大部分常見的「異常」狀況才能算是可以商業化的產品。

譬如大陸人很喜歡將車牌加框，台灣也有，但是不至於讓框框與車牌字元相連，大陸車牌這種現象則很普遍，而且台灣車牌字是以黑色為主，大陸車牌則是白色為主，與淺色外框連成一氣，如下圖這樣，挺麻煩的！我是有一些方案可以處理部分這類情況，但還在思考更全面解決的演算法！