一般人買電腦的習慣是看規格，CPU時脈越高，核心數越多，記憶體越大就越好。但是就像買汽車，如果你不是要去參加賽車或炫富，上千萬超級跑車的優點你多數用不到，或根本不能用！譬如飆車到時速兩百公里以上。因此你多花的錢並沒有實際效益。

聰明的選購必須以你實際使用時會用到的條件來考慮，譬如我賣車牌辨識軟體，內行的就會問：電腦規格要多高才能跑得動？跑得好？答案是：我是用動態辨識的，需要大量計算，CPU等級越高越好！還用到平行運算，核心數也是越多越好。但我的演算法很精簡，使用的記憶體不多，即使是50萬畫素的四車道同時辨識，本程式的瞬間高峰用量也不會超過1G，目前一般的4或8G記憶體就夠用了！

我最近的研發重點是道路監視器的全景車牌辨識，基本的畫面品質是200萬畫素。雖然要用更高的500萬畫素攝影機來做，成本也不會差太多，但這是一個多方面考慮後的結果。首先為了方便實驗，總要將影像拉到電腦螢幕上，目前最常見的電腦螢幕解析度就是大約200萬畫素，如果用了五百萬畫素攝影機，那種高畫質也很難用一般螢幕呈現。

其次，我的演算法必須來得及在一秒鐘辨識至少十幾次的路口監視器畫面，不然車子在畫面中一閃即逝，我就會漏掉辨識很多車次。以目前我的軟體水準，200萬畫素影像的多車牌辨識約需0.2-0.3秒，加上多執行緒平行運算才可以達到>15Hz的水準，如果畫面提高到500萬畫素，電腦的計算速度又沒有大幅提升的話，每秒辨識次數會變成個位數，那就不實用了！車速一快就通通看不到。

要提升辨識速度，軟硬體都有關係。演算法效率越高速度越快，這一點我已經非常努力，據可見的網路資訊比較，我還沒看到比我計算更快的車牌辨識系統。當然，如果你捨得花錢買價值數十甚至數百萬的超級電腦，即使比我效率差的軟體，也可以跑得比我快！但實務上除非是軍事用途，沒人能這樣花錢的。

我現在合作研發的廠商之一就有用到500萬畫素的攝影機，而且確實得到比200萬畫素品質略好的影像。但是受限於螢幕大小、軟體與電腦的效能，實際上還是只能在200萬畫素影像的基礎上辨識。更何況現階段的網路速度要傳輸500萬畫素的影像也還不太夠，每秒影格數也不到十張，在遠端看串流影像就是有點跳躍式的。合作夥伴尷尬地說：可是客戶覺得500萬會比200萬好，也不在意多花這一點錢，怎麼辦？要老實跟他們說嗎？

我是認為：如果價錢差異不大，用500萬畫素攝影機沒甚麼不好，至於只能用200萬畫素品質辨識的原因，如果客戶問到了，就直說無妨！這不是我們的技術不好或不努力，而是目前的電腦與網路環境就是這樣，如果稍後電腦進步了，網路也變快了，攝影機與軟體都不換，只換電腦就可以充分發揮500萬畫素的效果了！

退一步說，如果你要辨識的情境只是公司、社區或停車場的出入通道，不是複雜的街景多車高速的畫面。那真的100萬畫素攝影機就夠用了！總之，攝影機已經是目前多數車牌辨識系統中最不是問題的部分了！你最應該擔心的絕對是辨識軟體的品質！