mJavaDetector.detectMultiScale(mGray, faces, 1.1, 2, 2,
// TODO: objdetect. CV_HAAR_SCALE_IMAGE
new Size(mAbsoluteFaceSize, mAbsoluteFaceSize), new Size());

Rect r = facesArray[i]:
eyearea_right = new Rect(r.x + r.width / 16,
(int) (r.y + (r.height / 4.5)),
(r.width – 2 + r.width / 16) / 2,
(int) (r.height / 3.0));
eyearea_left = new Rect (r.x + r.width / 16 + (r.width – 2 + r.width / 16) / 2,
(int) (r.y + (r,height / 4.5)),
(r.width – 2 + r.width / 16) / 2,
(int) (r.height / 3.0));

clasificator.detectMulti Scale(mROI, eyes, 1,15, 2,
Objdetect.CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT
Objdetect .CASCADE_SCALE IMAGE, new Size(30, 30),
new Size());

lastEyes_L[lastEyes_num] = new Point(
(((matchLoc_tx_L.X + matchLoc_ty_L.x) / 2.0) – eyearea_left.x)/ facesArray[0] .width
(((matchLoc_tx_L.y + matchLoc_ty_L.y) / 2.0) – eyearea_left.y / facesArray[0] . height
}; // 눈 가운데의 좌표에서 두 영역 좌표를 깨고 얼굴 크기로 나누어서 상대좌표가 아닌 절대좌표로 만듬
lastEyes_R[ lastEyes_num] = new Point(
(((matchLoc_tx_R.x + matchLoc_ty_R.x) / 2.0) – ewearea_right.x )/ facesArray[0] .width ( (matchLoc_tx_R.y + matchLoc_ty_R.y) / 2.0 – eyearea_right.y / facesArray[0] . height
};
lastEyes_num++;
if(lastEyes_num == MAX_EYE_LEARN){
두 눈 모두 지정한 횟수 이상 높은 검출 했을 경우
insortionSort (lastEyes_L, 0);
insortionSort( lastEyes_R, 1);
}

private void insortionSort (Point lastEyes[], int lef tRight) {
int i, j;
double ce;
for (i = 1; i <= NAX_EYE_LEARN -1; i++){
ce = lastEyes[i].x:
j =i – 1;
while( i >= 0){
if (lastEyes[J].x > ce){
lastEyes[j + 1].x = lastEyes[J].x:
j– ;
} else break;
lastEyes[] + 1].x = ce: }
// 삽입정렬
if (leftRight == 0) {
double tempX = 0, tempY = 0;
for (int k = 4; k< 16 : k++)
{ 오차라 판단하는데 0~3, 16~20을 제외하고 평균을 구함
Temp X = tempX + lastEyes[k].x;
Temp Y = tempy + lastEyes[k].y;
}
Temp X = Temp X / 12.0;
Temp Y = Temp Y/ 12.0;
eyeTemplete_L = new Point(temp X, temp Y);
abc_l= eyelenplete_L;
}

Video, oalooptionlFlowPyrLK(tmp_last, frame, mat_last, tempMat, Status, err); //포티컬 플로우로 추적
Point[] parray2 = tempMat toArray():
리턴되어 저장될 변수

Imgproc.Canny(temp, temp, 50, 100);

// 얼굴의 너비에 따라서 최소 선분 길이 지정
if (facesArray[0] .width > 700) line = 1;
else if (facesArray(0) ,width <700 && facesArray[0] .width > 650) Line = 0.92;
else if (facesArray(0).width <650 && facesArray(0).width > 600) Line = 0.84;
else if(facesArray[O).width <600 && facesArray[O).width > 550) Line = 0.76;
else if(facesArray(0) .width <550 && facesArray[0] .width > 500) Line =0.68;
else if (facesArray(0) .width <500 && facesArray[0] .width > 450) Line = 0.60;
else if(facesArray[0] .width <450 && facesArray[0] .width > 400) Line = 0.52;
else if(facesArray[O).width <400 && facesArray[0] .width > 350) Line = 0.44;
else if (facesArray[0] .width <350 && facesArray[0] .width > 300) Line = 0.36;
else if (facesArray[0] .width <300 && facesArray[0] .width > 250) Line = 0.28;
else if (facesArray[0] .width <250) line = 0.20;
Imgproc.HoughLines(temp, mLines, line, Math.PI/ 180.0,facesArray[0] .width/30);

private void insortionSort (Point lastEyes[], int lef tRight) {
int i, j;
double ce;
for (i = 1; i <= NAX_EYE_LEARN -1; i++){
ce = lastEyes[i].x:
j =i – 1;
while( i >= 0){
if (lastEyes[J].x > ce){
lastEyes[j + 1].x = lastEyes[J].x:
j– ;
} else break;
lastEyes[] + 1].x = ce: }
// 삽입정렬
if (leftRight == 0) {
double tempX = 0, tempY = 0;
for (int k = 4; k< 16 : k++)
{ 오차라 판단하는데 0~3, 16~20을 제외하고 평균을 구함
Temp X = tempX + lastEyes[k].x;
Temp Y = tempy + lastEyes[k].y;
}
Temp X = Temp X / 12.0;
Temp Y = Temp Y/ 12.0;
eyeTemplete_L = new Point(temp X, temp Y);
abc_l= eyelenplete_L;
}

if (blinkFlag == true){
if (nn > -9.5) blinkNotNum++; // 일정 수치 이상으로 올라가면 눈떴음 체크 변수 ++
if (blinkNotNum >= 3){ // 1.7초 안에 3프레임 이상 눈을 뜬게 발견될 경우
blinkFlag = false; // 눈떴음
blinkNotNum = 0; // 체크변수 = 0
blinkFlagTime = 0; // 시간 초기화
}
Long tmepTime = System. current Timellillis();
if (tmepTime – blinkFlagTime > 1700) { //1.7초 이상 눈 감고있으면
Vibrator vb=(Vibrator)getSystemService(VIBRATOR_SERVICE); // 진동을 줄 변수
vb. vibrate(100); // 진동
blinkNotNum = 2;
}
}
if(nn < -12.5 && blinkFlag == false) { // 일정수치 이하(눈감았다 판단)
blinkFlag = true; // 감았다고 판단
blinkFlagTime = System.ourrent Timelillis(); // 그때부터 시간을 잰다.
blinkNotNum = 0; 체크변수 = 0
}

// 0. ~1. 그래미 스케일로 변환한다.
Mat gray32 = Mat::Oness source.ros, source.cols, CV-32FC1).
gray. convert Tof gray32, CV_32F, 1.01 255.0);

// 이미지를 부드럽게 만든다.
Mat smooth = Mat:; ones( source, rows, source.cols, CV-32FC1);
GaussianBlurgray32, smooth, Size(5,5), 2.0.2.0);

if((-mag_threshold < mag_err && mag_err < +mag_threshold) && (-ori_threshold < ori_err && ori_err < +ori_threshold))
{
int x_mid = (tmp[j].x + tmp[i].x / 2;
float mag_avg = (tmp[j].mag + tmp[i].mag) / 2.f;
// 평균을 낼 때 edge에 수직인 각을 pi/2를 더해 edge에 평행하게 바꾼다.
float ori_avg = (tmp[j].ori + tmp[i].ori / 2.f + M_Plf;

if(mag_avg <= 1.)
dst.at (h, x_mid) = 255;
//d[x_mid] = (mag_avg <= 1.) ? (int)(mag_avg+255) ; 255;

// For Debugging : 이미지 상에 Lane 후보들을 표시한다.
circle(source, Point(x_mid. h), 2, CV_RGB(0,0,255));
}
}

//Lane의 후보가 될 점들을 찾는다.
LaneCandidate(mag, ori, lane);

//Lane 후보 점들을 저장할 공간 확보
vector(sLine> cand;
cand. reserve(1000);

//http://doce.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/feature_detection.html
vector lines;
HoughLinesP(lane, lines, 1, CV_PI/180,5,2,10);

//Mat hought = Mat::zeros(source, rows, source.cols, CV_BUC1);
for(int i = 0; i < lines. size(); i++)
{
Point start = Point(lines[i][0], lines[i][1]);
Point end = Point(lines[i][2], lines[i][3]);

cand.push_back(sLine(start.x, start.y, end.x, end.y));

// For Debugging
line(source, start, end, CV_RGB(255,0,0),3,8);
line(hough, start, end, CV_RGB(255,255,255),3,8);

// 원본 데 미터 에서 임의로 N개의 샘플 데이터를 고른다.
Samples = get_samples (no_samples, data);

//이 데이터를 정상적인 데이터로 보고 모델 파라미터를 예측한다. estinated_model = Compute_model-parameter (samples):

// 2. Verification
//원본 데이터가 예측된 모델에 잘 맞는지 검사한다.
inliers.clear( ) double Cost = model-Verification(inliers, estimated_model, datadistance_threshold}}
만일 예측된 모델이 잘 맞는다면, 이 모델에 대한 유효한 데이터로 새로운 모델을 구한다.
if (max_cost < cost) {
max_cost = Costs;
model = compute_model-parameter (inliers):
}
}
return maX_Cost:
}

// [START refresh_token] @Override public
void onTokenRefresh () {
// Get updated Instance ID token.
String token = FirebaseInstanceId.getInstance().getToken();
// 생성등록된 토크를 개인 앱서버에 보내 저장해 두었다가 뭔가를 하고 싶으면 할 수 있도록 하다.
sendRegistrationToServer (token);
}

private void sendRegistrationToServer (String token) {
// Add custom implementation, as needed.
OkHttpClient client = new OkHttpClient ();
RequestBody body = new FormBody.Builder ()
.add(“Token”, token) .build();
//request Request request = new Request. Builder (0)
. url(“http://https://lastproject-c8250.firebaseio.com”) -post (body)
.build();
try {
client.newCall (request) .execute();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}

// [START receive_message] @Override
public void onMessageReceived (RemoteMessage remoteMessage) {
sendNotification (remoteMessage.getData().get (“message”)); vibrator vide;
vide = (vibrator) qetSystemService (Context.VIBRATOR SERVICE) ; vide.vibrate (1000);
}
private void sendNotification (String messageBody) {
Intent intent = new Intent (this, MainActivity.class); intent.addFlags (Intent. FLAG_ACTIVITY CLEAR TOP); PendingIntent pendingIntent = PendingIntent.getActivity (this, 0 /* Request code */, intent,
Pending Intent. FLAG_ONE_SHOT);
Uri defaultSoundUri = RingtoneManager.getDefaultUri (RingtoneManager.TYPE_NOTIFICATION) ; NotificationCompat. Builder notificationBuilder = new NotificationCompat. Builder (this)
.setSmallIcon (R. mipmap.ic_launcher) .setContentTitle (“FCM Push Test”) .setContentText (messageBody) .setAutoCancel(true) .setSound (defaultSoundUri) .setContentIntent (pending Intent);
NotificationManager notificationManager =
(NotificationManager) getSystemService (Context. NOTIFICATION_SERVICE);
notificationManager.notify (0 /* ID of notification */, notificationBuilder.build(0);

final DatabaseReference database Reference = firebaseDatabase.getReference (); sendButton.setOnClickListener(new view.OnClickListener() {
@Override public void onClick(View v) { Chatpata chatData = new ChatData (editID.getText().toString(),
editText.getText().toString());
// 유저 이름과 메세지로 chatdata 만들기
databaseReference.child (“message”).push().setValue (chatData);
// 기본 database 하위 message라는 child에 chatdata를 list로 만들기
editText.setText (” “);
String a = editText.getText().toString(); if (a.equals(“”)) {
editText.setText(“”);
else
editText.setText (“”); listview.setTranscriptMode (AbsListView. TRANSCRIPT_MODE ALWAYS SCROLL);
// 메시지를 보낼때 제일 상단에 출력이 되게끔 한다.
}
});
databaseReference.child (“message”).addChildEventListener(new ChildEventListener() {
// message는 child의 이벤트를 수신합니다.
@Override public void onChildAdded (DataSnapshot data Snapshot, String s) {
Chatpata chatData = datasnapshot.getValue (ChatData.class);
} chatData를 가져오고
adapter.add (chatData.getUserName () + “:” + chatData.getMessage ());
// adapter에 추가합니다.
}
});
FirebaseMessaging.getInstance().subscribeToTopic (“news”); FirebaseInstance(d.getInstance().getToken();