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sess.run(init)
# 초기화

sTime=time.time()
# 시간 측정시작

print("start!")

iBuf=0
# 학습 할 범위
for i in range(50000):
#50000 학습

iBuf=i%txtLen
#iBuf 가 txtLen 값을 넘지않도록 조정
trainingData=imgs[:iBuf]
#trainingData 에 imgs[:iBuf] 값을 대입
y=data[:iBuf]
#y 에 data[:iBuf] 값을 대입

sess.run(train_step,feed_dict={x:trainingData,y_label:y})
# 학습

print("end!")

eTime=time.time()
# 측적 종료

print("time:",eTime-sTime)

correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(outPutLayer,1),tf.argmax(y_label,1))
# 두 값이 맞는지 확인
accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))
# 평균값 구함 정확도( )

print(sess.run(accuracy,feed_dict={x:imgs,y_label:data}))

saver=tf.train.Saver()
# 저장하는 함수 호출
save_path=saver.save(sess,"plateModel/plate_model.ckpt")
#"plateModel/plate_model.ckpt" 에 저장
print("model save!")

5) 번호판 영역을 추출하고 학습된 모델을 불러와 문자를 뽑아내는 코드

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