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# 학습된 결과를 토대로 이미지를 넣었을 때 결과 값의 주소를 가져옴
softmax_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('final_result:0')
# 얼굴 인식된 결과에 따른 이름 목록을 얻어옴
label_lines = [line.rstrip() for line in tf.gfile.GFile("./tf_files/retrained_labels.txt")]
#haar cascade 방식 구현을 위한 조건식
face_xml_name = "./haarcascade_frontalface_default.xml"
path = face_xml_name
#haar cascade 분류를 위한 함수를 가져옴
clf = cv2.CascadeClassifier(path)
conn = pymysql.connect(host=HOST, user=USER, password=PASSWORD,db=DB,
charset=CHARSET)
#DB 연결
curs = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
#DB 검색을 위한 Cursor 생성
soc = socket.socket(socket.AF_INET)
# 와이파이 통신을 위한 소켓 생성
soc.connect((HOST, PORT))
# 소켓에 연결
soc.sendall('0'.encode())
# 처음 연결 후 연결 장치가 라즈베리파이라는걸 구분하기 위해 0 을 보냄
registered_RFID=['01604625','00367234','3E261941','DEF9398F']
#RFID ID 값 등록
ser = serial.Serial("/dev/ttyAMA0",timeout = 0)
# 시리얼 통신을 위한 포트 설정
pin = 18
# PWM 핀 번호 18 번
g.setmode(g.BCM)
g.setup(pin, g.OUT)
isIn = [True, True, True, True]
# 현재 선생님이 교무실 안에 계신지 체크
nw = [False, False, False, True]
# 버튼 조작 시 어떤 선생님의 상태 조작중인지 체크
# 이름 목록
name = [' 이두희 윤상종 김진섭 최윤희',' ',' ',' ']
# 인식된 영역이 얼굴 영역인지 확인
#webcam 크기와 Area 크기가 같을 경우 사용하는 의미 없음 특정 영역 검출 시 사용( )
def Area_in_Face(Area,Face_Area):
if not Area[0]<Face_Area[0]:
return False
if not Area[1]<Face_Area[1]:
return False
if not Area[2]>Face_Area[2]:
return False
if not Area[3]>Face_Area[3]:
return False

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