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... | @@ -4,7 +4,7 @@ import numpy as np | ... | @@ -4,7 +4,7 @@ import numpy as np |
4 | from multiprocessing import Queue | 4 | from multiprocessing import Queue |
5 | 5 | ||
6 | from labeling_module import LabelingModule | 6 | from labeling_module import LabelingModule |
7 | -#socket에서 수신한 버퍼를 반환함. | 7 | +#socket에서 수신한 버퍼를 반환 |
8 | def recvall(sock, count): | 8 | def recvall(sock, count): |
9 | # 바이트 문자열 | 9 | # 바이트 문자열 |
10 | buf = b'' | 10 | buf = b'' |
... | @@ -25,22 +25,22 @@ if __name__ == "__main__": | ... | @@ -25,22 +25,22 @@ if __name__ == "__main__": |
25 | s=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM) | 25 | s=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM) |
26 | print('Socket created') | 26 | print('Socket created') |
27 | 27 | ||
28 | - #서버의 아이피와 포트번호 지정 | 28 | + #CoreCloud IP, PortNumber set |
29 | s.bind((HOST,PORT)) | 29 | s.bind((HOST,PORT)) |
30 | print('Socket bind complete') | 30 | print('Socket bind complete') |
31 | - # 클라이언트의 접속을 기다린다. (클라이언트 연결을 10개까지 받는다) | 31 | + # Edge Cloud 접속wait (클라이언트 연결을 10개까지 받는다) |
32 | s.listen(10) | 32 | s.listen(10) |
33 | print('Socket now listening') | 33 | print('Socket now listening') |
34 | 34 | ||
35 | - #연결, conn에는 소켓 객체, addr은 소켓에 바인드 된 주소 | 35 | + #연결, conn 소켓 객체, addr socket binded addr |
36 | conn,addr=s.accept() | 36 | conn,addr=s.accept() |
37 | while True: | 37 | while True: |
38 | - # client에서 받은 stringData의 크기 (==(str(len(stringData))).encode().ljust(16)) | 38 | + # client에서 받은 stringData length (==(str(len(stringData))).encode().ljust(16)) |
39 | length = recvall(conn, 16) | 39 | length = recvall(conn, 16) |
40 | stringData = recvall(conn, int(length)) | 40 | stringData = recvall(conn, int(length)) |
41 | data = np.fromstring(stringData, dtype = 'uint8') | 41 | data = np.fromstring(stringData, dtype = 'uint8') |
42 | 42 | ||
43 | - #data를 디코딩한다. | 43 | + #data decode |
44 | cropped = cv2.imdecode(data, cv2.IMREAD_COLOR) | 44 | cropped = cv2.imdecode(data, cv2.IMREAD_COLOR) |
45 | cropped = cv2.resize(cropped, (48,48)) #Crop Image Resize | 45 | cropped = cv2.resize(cropped, (48,48)) #Crop Image Resize |
46 | lm.new_tensor(cropped) # Predict result | 46 | lm.new_tensor(cropped) # Predict result | ... | ... |
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