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可是已經足以用統計方式概略知道這行字的上下界限，也就是字的高度，有了字高，字寬固然也可以估計了！這是標楷體字型，寬高比固定是3:5嘛！接下來先將「應當」屬於統一個字的破裂目的上下「融合」一下：

理論上，各類證件上的文字應當是要很清楚的！可是經常又為了避免偽造，加上了複雜的佈景花紋，乃至貼上雷射光影標籤，用人眼辨識還好，要用程式辨識就變得很難了！近年還有一個演變是：獲得證件影象的方式已經漸漸從掃描釀成攝影了！緣由不言可喻，掃描的好處本來是對照像解析度高，然則速度慢，而今攝影解析度已經很高了，當然是攝影取影象比較快，時間就是金錢啊！翻譯

其實比來華碩翻譯社的RD提高神速，我們擔任文件影象辨識顧問的例行工作多半已交由RD去寫程式，然則這個問題太具挑戰性，固然是御駕親征師傅出馬我親自操刀囉！果然三四個工作天就搞定了！但真的是拼出了這三四年積累的所有經驗與實力，最高檔的車牌辨識東西箱都掃數用上了！起首是選擇背景與文字間亮度差別最大的綠色作為灰階圖的根本：

背景複雜 + 雷射標籤 + 影象失焦 + 亮度不均= Mission Impossible

比如這個程式今朝在完全的身分證影象上辨識成分證字號的時候只需約0.06秒！以我手邊約20張的樣本(多數是很恍惚的)，我的辨識成功率是百分之百！這就是貿易化的水準！證件辨識的成功率假如低於99%就很難賣出去了！我此刻也不敢傳播鼓吹>99%，最少要等嘗試過的樣本數過百以後才能嗆聲的！要這麼快又這麼準，細節還有良多，族繁不及備載的！

再搬出可以隨著區域亮度變化，動態調劑門坎值的二值化程式作二值化(變是非圖)的動作，這可是用來處置夜間車牌受車燈影響亮度不均時的密技！如上圖左側亮右邊暗，一般的全圖均一門檻二值化法式鐵定不可，左邊的「F」看到時右邊的字就是一團漿糊了！華碩翻譯社的方式作出來最少每一個字都看獲得基本的內容：

可是很不幸的，只如果攝影就有可能失焦，或亮度不均，一邊亮一邊暗之類的，這些都是利用掃描影像時絕對不會産生的新狀態！原本已經被防偽機制弄得很難辨識的證件號碼，一旦失焦或亮度不平均就是影象辨識工作者的災害了！以下圖：

融會以後兩個「2」字連在一起了，看它「胖」成那樣，當然知道是兩個字的連體嬰，那就開刀朋分吧！那麼阿誰「4」呢？瘦得很可疑？參考與閣下方針的距離也差很多，應當不會是特殊窄的「1」！那就給它充氣膨脹到應有的寬度吧！

好玩吧！鄉間教員毫不吝啬，一本當先生的精神，能教的就教，進展更多人也能學會！當然這只是一些原則道理說明而已，應該可讓人人廢除一些神秘感增添挑戰影象辨識範疇的決定信念，可是要跟教員我一樣利害可以靠這個賺錢，還必需努力一段時間的！簡單說就是理論與實作的差距！

接下來就是根據塊狀區域入手下手「認字」了！第一步固然很亂：

怎麼樣？和翻譯公司的眼睛判定的結果差不多了吧？此時再拿標準字模去比對，就不難知道他們是甚麼字了！事實上因為怕模糊的字產生毛邊或缺口，會影響字的位置判斷，模板還會上下左右移動一個小局限，看看哪一個字模的相符度最高，就是阿誰字了！謎底以下：