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#GRADIENT 로 모노폴로지 연산을 한다.
subFilter=cv2.subtract(morImg,grayImage)
# 배열과 스칼라간의 요소별 차이를 계산
return cv2.threshold(subFilter,70,255,cv2.THRESH_BINARY)
# 최종적으로 2 진화 한 값을 반환

def addChar(candList):
# 한글 이미지가 2 개로 나누어 인식되었을 경우 사용하는 함수
bufList=[0,0,0,0,0]
# 문자의 좌표값을 초기화한다.

bufList[0]=candList[2][0]
#0 번째에 candList 2 번째 배열의 x 값을 넣는다.

bufList[2]=candList[3][0]+candList[3][2]-candList[2][0]
#2 번째에 candList 3 번째와 2 번째의 x 축 길이의 합을 넣는다.

if candList[2][1]<candList[3][1]:
#candList 의 2 번째의 y 좌표보다 3 번째의 y 좌표가 더 크다면
bufList[1]=candList[2][1]
#1 번째에 candList 2 번째의 y 값을 넣는다
bufList[3]=candList[3][1]+candList[3][3]-candList[2][1]
#3 번째에 candList 3 번째와 2 번째의 y 축 길이를 넣는다.

else:
#candList 의 3 번째의 y 좌표보다 2 번째의 y 좌표가 더 크다면
bufList[1]=candList[3][1]
#1 번째에 candList 3 번째의 y 값을 넣는다
bufList[3]=candList[2][1]+candList[2][3]-candList[3][1]
#3 번째에 candList 3 번째와 2 번째의 y 축 길이를 넣는다.
bufList[4]=candList[2][4]+candList[3][4]
#4 번째에는 2 번째와 3 번째의 총 영역의 합을 넣는다.

candList[2:4]=[]
#candList 2 번째와 3 번째를 비우고
candList.insert(2,bufList)
#candList 2 번째에 bufList 를 넣는다.
return candList
# 최종적으로 candList 를 반환한다.

def addChar2(candList):
# 한글 문자의 범위를 보정하는 함수
candList[2][3]*=2

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