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#img 의 크기를 28*28 로 바꾼다

return result
# 바뀐 이미지를 반환한다

def oneHotEncoding(bufList,plate):
# 이미지에 대응하는 답을 2 진화 하는 함수
outList=[]
#2 진화된 답을 넣을 리스트
for i in range(len(bufList)):
#bufList 의 크기만큼 반복
encode=np.zeros([len(plate)])
# 번호판의 출력 가능한 번호의 길이만큼 0 의 배열을 만든다
encode[plate.index(bufList[i])]=1
# 답지의 번째 값이i plate 에서 어디에 있는지 확인하고
# 그 번지를 찾아서 encode 의 값을 1 로 바꾼다

outList.append(encode)
#outList 에 encode 를 추가한다

return np.array(outList)
# 최종적으로 바뀐 답을 반환한다.

4) 번호인식 모델을 생성하는 코드
import tensorflow as tf
#tensorflow 라이브러리 호출
import cv2
#opencv 라이브러리 호출
import numpy as np
#python 배열의 기능을 확장하기위한 함수
import time
# 프로그램의 동작 시간을 알기위해서 호출

import defCNN
#CNN 에 필요한 사용자 지정 함수를 모아둔 라이브러리
import defCap
# 사진을 찍는데 사용하는 사용자 지정 함수를 모아둔 라이브러리

if __name__=="__main__":
# 이 소스가 main 으로 돌아갈 때만 호출

imgsBuf=[]
imgs=[]
# 불러온 이미지들을 저장하기위한 리스트
imgCount=0

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