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endPos=(i[0]+i[2],i[1]+i[3])
# 사각형의 오른쪽 아래 좌표

for i in candList:
#cnadList 를 1 개씩 에 넣는다i
if index>6:
#7 개가 넘으면
index=0
# 초기화

crop3=crop2[i[1]:i[1]+i[3],i[0]:i[0]+i[2]]
#crop2 에서 다음 사각형 부분을 추출하여 crop3 에 대입
cv2.imwrite("data\plateNum"+str(count)+".jpg",crop3)
#data 에 plateNum"+str(count)+.jpg" 의 형태로 저장
ansTxt.write(plateNumList[index])
#ansTxt 객체에 plateNumList 를 넣는다

count+=1
# 번호판을 누적하기 위하여 증가
index+=1
# 지정 번호판 증가

ansTxt.close()
# 문서를 닫는다

3) 딥러닝 학습에 필요한 간단한 함수를 정리한 라이브러리
import cv2
#opencv 라이브러리 호출
import numpy as np
#python 배열의 기능을 확장하기위한 함수

def imgScaling(img):
#CNN 알고리즘을 사용하기 위해서 이미지의 크기를 28*28 로 바꾸는 함수
x=len(img)
#x 에 img 의 가로 크기를 대입한다
y=len(img[0])
#y 에 img 의 세로 크기를 대입한다

xx=28/x
#xx 에 28 에 이미지의 가로 크기를 나눈 값을 넣는다
yy=28/y
#yy 에 28 에 이미지의 가로 크기를 나눈 값을 넣는다
result = cv2.resize(img, None, fx=yy, fy=xx, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

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