昨天有客戶傳來幾張如上圖說容易辨識錯誤的影像，大家應該看得出來整個畫面都有花花的雜訊，我們是用OCR技術辨識車牌的，主要的過程就是要經過二值化切割出字元，這些雜訊就是最大的干擾了！如下圖就是二值化之後的結果，那些雜點很容易就會破壞字元的邊界，甚至讓目標沾連！原本應該黑白分明的車牌變成這樣當然很難辨識了！

雖然我可以努力用影像處理技術加以改善，但是那些去除雜訊的處理本身也是會降低影像清晰度的！現在大家都很習慣看到很清晰的影像，所以應該知道正本清源之道是調整攝影機的參數取得更好的影像！如上的影像會這樣其實是所謂AGC的自動功能闖的禍！

自動增益控制 (AGC) 限制

就是當攝影機偵測到畫面偏暗時會自動增亮影像，但是過程粗糙的強制增亮程序會把訊號與雜訊一起放大，結果就變成花花的畫面了！這當然是影像辨識的殺手！那如果不做這種處理影像太暗會不會也讓影像辨識變得困難呢？答案是通常不會的！

像上面這麼暗淡的貨櫃碼對於正常的影像辨識程序來說是沒有問題的！甚至不必增加甚麼強化影像的程序，只要字元與背景有明確的亮度差異，即使只是一兩個灰階都可以正確辨識的！所以在光線很暗時，人眼看得很吃力的目標，對於影像辨識軟體來說還是很清晰明確的！

所以結論是：如果你的影像是拍給辨識軟體看的，那就關掉AGC的功能吧！它們自作聰明的影像處理是來鬧事的，對影像辨識不但沒幫助反而是破壞辨識的雜訊來源！