即使花了三個多月大致上克服了「獨立的」手寫數字的辨識問題，但是要進入真實文件上的手寫數字辨識仍有非常多的難關！第一個必須面對的就是表格線的問題了！在各式文件上要求手寫數字的地方一定有一些印刷的標示，引導使用者在那個位置寫字！主要就是類似如上填寫統編的格子了！

如果不理會這些格子，如上圖上直接用綠框定義要求辨識，結果只會出現兩個數字36，為什麼？原因就是大部分的數字都與格線有接觸沾連！如果我作弊，用小畫家的橡皮擦手動擦掉格線呢？結果搭配我的新武器就可以很正確的辨識出完整的統一編號了！

我的大挑戰就是如何不用小畫家的橡皮擦，而是用我寫的程式，來擦掉格線又不會破壞手寫數字的完整性？所以如何正確「辨識」或「認知」出那些格子的準確位置，而且是在如此複雜的背景之中，就是真正的影像辨識技術了！這種事情我當然是會用「Rule based」方法來實現的！要交代機器學會這種事情？還要先收集與標記幾百幾千張資料影像？太難了！比想出格線辨識邏輯更難！

事實上我已經有了初步粗略去格線的程式，有點像是某種CNN？我會在圖中嘗試掃描找到大致水平的長直線，然後清除此線的上下一兩點，譬如下面就是清除格線前後的效果：

但是顯然還很粗略，清除得並不精準完整，如上統一編號的格子就做得零零落落，上線清了下線卻沒有。該怎麼辦呢？還是要向CNN概念求救了！就要找到較短的水平線，再檢視是不是有等間格的較短垂直線了！這就是傳統的OCR技術較難做到的事情了！OCR必須先將目標切割出來再做後續處理，連成一氣的格子們與數字們當然無法切割！此時就一定需要用CNN的掃描搜尋概念來找目標了！

所以我也不是完全不用CNN的！只要有針對性的需求，任何方法都有存在的價值！我完全沒有偏見的！