Update utils.py

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@@ -18,40 +18,40 @@ def predict_image(image, conf_threshold):
     input_image, resized_image = preprocess_data(image, input_layer)
     output_key = compiled_model.output("boxes")
     boxes = compiled_model([input_image])[output_key]
-    # Remove zero only boxes.
+    #0으로만 구성된 상자 제거
     boxes = boxes[~np.all(boxes == 0, axis=1)]
     return boxes, resized_image
 
 def convert_result_to_image(bgr_image, resized_image, boxes, threshold=0.3, conf_labels=True):
-    # Define colors for boxes and descriptions.
+    #바운딩 박스와 라벨에 대한 색상 정의
     colors = {"red": (255, 0, 0), "green": (0, 255, 0)}
-    # Fetch the image shapes to calculate a ratio.
+    #비율을 계산하기 위해 이미지 shape 가져오기
     (real_y, real_x), (resized_y, resized_x) = (
         bgr_image.shape[:2],
         resized_image.shape[:2],
     )
     ratio_x, ratio_y = real_x / resized_x, real_y / resized_y
 
-    # Convert the base image from BGR to RGB format.
+    #기본 이미지를 BGR에서 RGB 형식으로 변환
     rgb_image = cv2.cvtColor(bgr_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
 
-    # Iterate through non-zero boxes.
+    #0이 아닌 상자 반복
     for box in boxes:
-        # Pick a confidence factor from the last place in an array.
+        #배열의 마지막 위치에서 신뢰도 값 가져오기
         conf = box[-1]
         if conf > threshold:
-            # Convert float to int and multiply corner position of each box by x and y ratio.
-            # If the bounding box is found at the top of the image,
-            # position the upper box bar little lower to make it visible on the image.
+            #float를 int로 변환하고 각 상자의 모서리 위치를 x, y 비율로 곱하기
+            #이미지 상단에 바운딩 박가 있는 경우
+            #위쪽 상자 막대를 조금 아래로 위치시켜 이미지에서 보이도록 위치 시키기.
             (x_min, y_min, x_max, y_max) = [
                 (int(max(corner_position * ratio_y, 10)) if idx % 2 else int(corner_position * ratio_x)) for idx, corner_position in enumerate(box[:-1])
             ]
 
-            # Draw a box based on the position, parameters in rectangle function are: image, start_point, end_point, color, thickness.
+            #위치를 기준으로 바운딩 박스 그리기. 사각형 함수의 매개변수는 이미지, 시작점, 끝점, 색상, 두께
             rgb_image = cv2.rectangle(rgb_image, (x_min, y_min), (x_max, y_max), colors["green"], 3)
 
-            # Add text to the image based on position and confidence.
-            # Parameters in text function are: image, text, bottom-left_corner_textfield, font, font_scale, color, thickness, line_type.
+            #위치와 신뢰도에 따라 이미지에 텍스트를 추가하기
+            #텍스트 함수의 매개변수: 이미지, 텍스트, 왼쪽 하단 모서리 텍스트 필드, 글꼴, 글꼴 크기, 색상, 두께, 선 종류.
             if conf_labels:
                 rgb_image = cv2.putText(
                     rgb_image,