這種天字第一號的大使車牌真的是最奇葩最刁難的車牌辨識考題！因為它其實只有一個「1」字是一定可以辨識到的車牌內容，前面的「使」字是紅底黑字對比度很低，通常是辨識不到的！只能勉強偵測到一個紅色的區塊！一般在畫面上找到「車牌」的邏輯，都是至少四五個字成排的目標群組，或是一個水平方向扁平的矩形區域，這種孤立的目標是不會被視為可能的車牌進行後續處理的！

即使如此，我還是有很多種方式可以把它辨識出來，但都有很大的副作用！如果是像上面的非1的數字還好，我可以用字模比對知道它確實是個數字！但是1呢？在複雜的背景中有太多不是字元的雜訊，都可以意外變成一個細長的類似1的目標！如果剛好它的左邊也有一個偏紅色的區塊，就很容易莫名其妙在奇怪的地方跑出一個「使 - 1」的車牌？這就會讓我非常尷尬了！

所以我之前雖然已經研究外使車牌很多年，但還是不敢保證這個天字第一號車牌的誤認訊息不會忽然跳出來搗亂！所以都設了內部開關，除非客戶說使用場合必須辨識這種外使車牌，不然預設都是關閉此功能不辨識的！不然滿街都有天字第一號的大使車牌我就糗大了！

這個問題我已經傷腦筋至少五六年了！直到今天早上我才開始有信心可以穩定正確的辨識到它，而且會再出現誤認的機率已經微乎其微了！關鍵就是有很複雜的限制條件把關，不讓假大使1號偷渡闖關出來鬧事！加上設定優先次序，除非真的找不到其他可能的車牌時，我才可能會提出這個答案！

其實還有一個大問題是：如果原圖上任何像是1的孤立目標我都必須一一檢視，判斷它是不是這個罕見的特殊車牌，那是會讓浪費很多時間拖慢辨識速度的！如果只是怕漏掉這個一輩子都不見得能看到一次的天字第一號車牌，讓我的所有車牌辨識軟體的速度都慢一倍？會不會代價太高？太不合理了！

要避免這種狀況，我的對策就是把這種辨識當作類似「候補」的地位，如果畫面中已經發現其他任何可以確定的車牌，就不會啟動例外運算浪費時間刻意找它了！所以只有它是唯一主角時才會被辨識出來！而且很多類似1的目標或雜訊會在前面的正常處理中被檢視篩選，所以剩下可能是使1的代處理目標就非常少了！不會浪費太多額外時間的！看看這幾個案例就知道，辨識時間還是在100毫秒以下！

當然研發工作還沒結束，我必須用加入外使車辨識的新程式繼續測試更多其他非外使車牌的影像，能辨識到特殊車牌只是基本的要求，這些新程序也必須保證不會干擾到其他正常車牌的辨識！譬如因為某個沒考慮周延的參數，讓程式誤入外使車的例外辨識流程，把正常車牌或不是車牌的雜訊誤認為外使車牌了！加蓋的頂樓如果讓原有的房屋結構出了問題當然是不行的！

在此必須非常感謝某客戶提供的這批有大量外使車的資料供我研究！天字第一號的「使1」影像就有三張！我之前只能在網路上找到個位數的幾張品質欠佳的影像，能做的研究非常有限，也不確定設計的辨識程序是不是夠完備穩定？可以說我等這批資料至少五六年了！以後可以大聲對客戶說：我可以辨識外使車牌了！真是感激不盡！