verify and fix this code:
```
import cv2
import numpy as np
from collections import deque
import time
import tensorflow as tf
import threading

# Load the quantized TFLite model
try:
 interpreter = tf.lite.Interpreter(model\_path="model\_quant.tflite")
 interpreter.allocate\_tensors()
except Exception as e:
 print("Error loading TFLite model:", e)

# Define face detection model
try:
 face\_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade\_frontalface\_default.xml')
except Exception as e:
 print("Error loading face detection model:", e)

# Define video capture
try:
 cap = cv2.VideoCapture(0)
except Exception as e:
 print("Error opening video capture:", e)

# Define deque for face recognition
face\_recognition\_buffer = np.zeros((5, 128), dtype=np.float16)
buffer\_index = 0

# Define function for face recognition
def recognize\_face(frame, x, y, w, h):
 try:
 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR\_BGR2GRAY)
 face\_image = gray[y:y+h, x:x+w]
 face\_image = cv2.resize(face\_image, (96, 96))
 face\_image = np.expand\_dims(face\_image, axis=0)
 face\_image = np.expand\_dims(face\_image, axis=3)
 face\_image = face\_image.astype(np.float16)
 face\_image = (face\_image / 255.0).astype(np.float16)

 # Run inference on the quantized TFLite model
 input\_index = interpreter.get\_input\_details()[0]["index"]
 output\_index = interpreter.get\_output\_details()[0]["index"]
 interpreter.set\_tensor(input\_index, face\_image)
 interpreter.invoke()
 output = interpreter.get\_tensor(output\_index)
 output = output[0].astype(np.float16)

 # Add the output to the buffer
 global face\_recognition\_buffer
 global buffer\_index
 face\_recognition\_buffer[buffer\_index] = output

 # Compute the mean output of the buffer
 if buffer\_index == 4:
 mean\_output = np.mean(face\_recognition\_buffer, axis=0)

 # Display the output with % accuracy on the frame
 label = np.argmax(mean\_output)
 accuracy = mean\_output[label] \* 100
 text = "{}: {:.2f}%".format(label, accuracy)
 cv2.putText(frame, text, (x, y - 10), cv2.FONT\_HERSHEY\_SIMPLEX, 0.45, (0, 0, 255), 2)

 # Draw a rectangle around the face
 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

 buffer\_index = (buffer\_index + 1) % 5

 except Exception as e:
 print("Error in recognize\_face:", e)

def detect\_face(frame):
 try:
 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR\_BGR2GRAY)
 faces = face\_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

 threads = []
 for (x,y,w,h) in faces:
 t = threading.Thread(target=recognize\_face, args=(frame, x, y, w, h))
 t.start()
 threads.append(t)

 for t in threads:
 t.join()

 except Exception as e:
 print("Error in detect\_face:", e)

# Run face detection and recognition every 3 seconds
prev\_time = time.time()
while True:
 ret, frame = cap.read()

 if not ret:
 break

 # Resize the frame to reduce processing time
 frame = cv2.resize(frame, (320, 240))

 # Perform face detection every frame
 detect\_face(frame)

 # Perform face recognition every 3 seconds
 current\_time = time.time()
 if current\_time - prev\_time >= 3:
 prev\_time = current\_time

 cv2.imshow('frame', frame)

 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
 break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
이 코드를 확인하고 수정합니다:```import cv2numpy를 np로 임포트컬렉션에서 deque를 가져옵니다.import time텐서플로우를 tf로 임포트스레딩 가져오기# 양자화된 TFLite 모델 로드try: interpreter = tf.lite.Interpreter(model\_path="model\_quant.tflite") interpreter.allocate\_tensors()예외를 e로 제외합니다: print("TFLite 모델을 로드하는 중 오류 발생:", e)# 얼굴 인식 모델 정의try: face\_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade\_frontalface\_default.xml')예외를 e로 제외합니다: print("얼굴 인식 모델을 로드하는 중 오류 발생:", e)# 비디오 캡처 정의try: cap = cv2.VideoCapture(0)예외를 e로 제외합니다: print("비디오 캡처를 여는 중 오류 발생:", e)# 얼굴 인식을 위한 데크 정의face\_recognition\_buffer = np.zeros((5, 128), dtype=np.float16)buffer\_index = 0# 얼굴 인식을 위한 함수 정의def recognize\_face(frame, x, y, w, h): try: gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR\_BGR2GRAY) face\_image = gray[y:y+h, x:x+w] face\_image = cv2.resize(face\_image, (96, 96)) face\_image = np.expand\_dims(face\_image, axis=0) face\_image = np.expand\_dims(face\_image, axis=3) face\_image = face\_image.astype(np.float16) face\_image = (face\_image / 255.0).astype(np.float16) # 양자화된 TFLite 모델에서 추론을 실행합니다. input\_index = interpreter.get\_input\_details()[0]["index"] output\_index = interpreter.get\_output\_details()[0]["index"] 인터프리터.set\_tensor(입력\_index, 얼굴\_이미지) 인터프리터.호출() 출력 = 인터프리터.get\_tensor(출력\_index) 출력 = 출력[0].astype(np.float16) # 버퍼에 출력 추가 글로벌 얼굴\_인식\_버퍼 글로벌 버퍼\_index face\_recognition\_buffer[buffer\_index] = output # 버퍼의 평균 출력을 계산합니다. if buffer\_index == 4: mean\_output = np.mean(face\_recognition\_buffer, axis=0) # 프레임에 % 정확도로 출력을 표시합니다. label = np.argmax(mean\_output) 정확도 = 평균\_출력[라벨] \* 100 text = "{}: {:.2f}%".format(label, accuracy) cv2.putText(frame, text, (x, y - 10), cv2.FONT\_HERSHEY\_SIMPLEX, 0.45, (0, 0, 255), 2) # 얼굴 주위에 직사각형을 그립니다. cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) buffer\_index = (buffer\_index + 1) % 5 예외를 e로 제외합니다: print("인식 중 오류\_face:", e)def detect\_face(frame): try: gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR\_BGR2GRAY) faces = face\_cascade.detectMultiScale(회색, 1.3, 5) threads = [] for (x,y,w,h) in faces: t = threading.Thread(target=recognize\_face, args=(frame, x, y, w, h)) t.start() threads.append(t) 스레드에서 t에 대해: t.join() 예외를 e로 제외합니다: print("Error in detect\_face:", e)# 3초마다 얼굴 감지 및 인식 실행prev\_time = time.time()동안 True: ret, frame = cap.read() ret가 아니라면 break # 처리 시간을 줄이기 위해 프레임 크기 조정 frame = cv2.resize(frame, (320, 240)) # 매 프레임마다 얼굴 감지 수행 detect\_face(frame) # 3초마다 얼굴 인식 수행 current\_time = time.time() 현재\_시간 - 이전\_시간 >= 3: prev\_time = current\_time cv2.imshow('frame', frame) cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()```