Page 962 - 3-3

# 다음 이미지를 불러오기위한 변수
count=0
txtLen=defCap.fileCount\
('D:\\deepLearing\\opencvDeepLearning\\project\\data')
#'D:\\deepLearing\\opencvDeepLearning\\project\\data' 경로의 파일 수를
#txtLen 에 저장한다

txtLen,txtCount=defCap.txtCount('answer.txt')
#'answer.txt' 에 저장된 문자들과 그 수를 txtLen 과 txtCount 에 각각 저장

plateNums,plateCount=defCap.txtCount('plate.txt')
#'plate.txt' 에 저장된 문자들과 그 수를 plateNums 와 plateCount 에 각각 저장
data=defCNN.oneHotEncoding(txtLen,plateNums)
while True:
img=None
#img 변수 초기화
img=cv2.imread("data\plateNum"+str(imgCount)+".jpg")
#img 에 다음 이미지를 저장한다

if img is None:
#img 가 비어있으면 불러오지 못했다면( )
break
# 모두 불러왔다 판단하고 break

img=defCNN.imgScaling(img)
#img 를 28*28 로 바꾼다

img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
#img 에 gray 필터를 씌운다
img=img[:,:,np.newaxis]
imgs.append(img)
#img 를 imgs 에 추가한다
imgCount+=1
# 다음 이미지 번호
print("image loading complete!")

imgs=np.array(imgs)
#imgs 를 numpy 로 바꾼다

with tf.device('/cpu'):
#cpu 로 처리한다
x=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,28,28,1])
#28*28*1 크기의 이미지를 x 에 여러장 저장 가능하도록 설정
y_label=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,plateCount])
# 정답 값을 plateCount 의 크기로 y_label 에 저장 가능하도록 설정

- 962 -