車牌辨識只是一個名詞，但是實際上因為辨識的情境不同，開發難度與價格也大相逕庭，只是價格高低是看需求較多，看難易度較少的。一般人最常聽到的車牌辨識系統可能是ETC的高速公路車牌辨識，因為車速快，系統大就讓人有一個「蓋高尚」的錯覺，事實上以影像辨識軟體技術來說，那是最簡單的一種辨識情境！下圖一是Youtube上某科技公司拿到的目前台灣高速公路實際的攝影片段截圖，圖二是來自較新攝影機拍攝的道路監看畫面。

圖一、台灣高速公路車牌辨識攝影影像

圖二、正常道路高架攝影機畫面

大家覺得很神祕神奇的ETC車牌辨識影像其實不太好，可以推測辨識率不會太高，所以需要請很多人來作人工辨識輔助，他們似乎也無意提升影像品質？大概是想多創造一些就業機會吧？老實說，這種古蹟級的影像，要我去幫忙辨識我也不幹的！因為這種辨識程式寫到極好也賣不出去的，市面上根本就沒這麼爛的攝影機了嘛！

現在正常的影像品質應如圖二，就是百萬畫素全彩而已，一樣在橫跨馬路上方的高架上拍攝。因為車子是在高速行進的道路上，所以方向、角度與距離都很固定，至於車速快，能否拍到不失焦的照片？那是攝影機硬體的問題，跟軟體技術無關。

所以我說高速公路的車牌辨識核心軟體的價格應該最低！因為真的很好辨識，空間變數很少。其次難的是停車場的情境，車速慢、距離近，但是角度變化比較大，很多光影等環境因素也會讓辨識變得困難！如圖三。

圖三、停車場出入車輛畫面

再難一點是道路的全景影像，就是所謂的路口監視器影像，如圖四。背景比停車場複雜很多，因為距離遠，車牌反而不會變形得太厲害，但是焦距比較難對準，影像可能較模糊，通常客戶還會要求所有車牌都要辨識，就是單一畫面多車牌的辨識，當然還有目標還都在移動！這種狀況的主要難度在找到車牌(叢林中的小白兔)，軟體必須較聰明之外，辨識速度還必須跟得上！

圖四、路口監視器影像

還有更難的嗎？當然有！就是大家可以拿手機隨手拍的路邊停車照片了！距離近不是比較清楚嗎？是沒錯，但距離近時3D立體的變形效應也最大，嚴重地挑戰車牌辨識系統的幾何假設條件！如圖五。

圖五、路邊停車影像

最簡單的找車牌邏輯是假設車牌是一個水平的矩形，但是如果斜斜的拍，這個邏輯就很難找到車牌，即使找到概略位置也還必須正確的描出已經變形的四邊，再作任意變形的投影，讓車牌轉正！這就是最困難的部分。如圖六！

看懂了嗎？辨識車牌的難度這是這樣排序的，但不是越難的辨識軟體會越賺錢！商機常常與難度不成正比，最難的路邊停車辨識其實我一直很有興趣做得很好，但真正會採購的商家不多，最近才剛出現幾位買家。最多人買的是停車場情境的軟體，所以我也花很多時間將這種軟體做得美美的，目前主要就是就靠它賺錢了！(四車道動態車牌辨識軟體)

另外兩種情境都是政府警政單位或大到像ETC這樣的工程才會用到，這就不是技術行不行的問題，我是個小公司當然不會也無力去競標大工程的！看看標到的公司有沒有興趣來跟我買軟體就好了！要比辨識技術的話，我當然是信心滿滿沒在怕的！