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main.py

@@ -0,0 +1,30 @@
+import gradio as gr
+import numpy as np
+
+from ocr import Recognizer
+
+with gr.Blocks() as app:
+    recog = Recognizer("model/model.xml", "model/char_list.txt")
+
+    with gr.Row():
+        brush = gr.Brush(default_color="#000", default_size=15)
+        sketch = gr.Sketchpad("bg.png", type="numpy", brush=brush, layers=False)
+        result = gr.TextArea()
+    check = gr.Button()
+
+    def parse_item(item):
+        prob = item["prob"]
+        char = item["char"]
+        return f"{char}: {prob}"
+
+    def do_recog(img: dict[str, np.ndarray]):
+        _, nbest = recog(img["composite"])
+        return "\n".join(parse_item(i) for item in nbest for i in item)
+
+    def clear():
+        return "bg.png"
+
+    check.click(do_recog, sketch, result)
+    sketch.clear(clear, None, sketch)
+
+app.launch()

model/char_list.txt

@@ -0,0 +1,4441 @@
+耗
+雛
+」
+輝
+郎
+棗
+寺
+行
+〕
+康
+藩
+陀
+記
+忙
+鱈
+芽
+詈
+従
+攻
+債
+戯
+欅
+俗
+郡
+垣
+畑
+次
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+駐
+ｇ
+晟
+寝
+砥
+熹
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+齋
+ビ
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+蘊
+舵
+薊
+睦
+登
+屁
+堤
+咎
+潤
+栽
+草
+粘
+曰
+淌
+佳
+冤
+筌
+梱
+旺
+馴
+蓼
+鑽
+涌
+叉
+類
+挑
+羲
+設
+株
+摩
+跳
+科
+連
+覚
+伝
+逓
+枳
+桂
+迭
+鯏
+講
+繍
+蕃
+摯
+疇
+覽
+陽
+黙
+鞆
+革
+氷
+Ｘ
+邊
+逸
+煎
+棒
+甑
+励
+鉋
+罷
+騫
+乢
+院
+抄
+漬
+服
+蔽
+惰
+琺
+麟
+ｐ
+思
+赴
+邦
+耿
+虫
+鍵
+資
+瘁
+鵺
+岾
+煙
+筒
+紆
+褐
+モ
+、
+｝
+更
+凍
+宕
+苅
+壬
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+薙
+橫
+∨
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+倹
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+た
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+鐡
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+ユ
+諺
+杢
+歪
+讚
+叡
+倚
+漱
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+偽
+猯
+臥
+珀
+捐
+鏡
+皐
+既
+勇
+寥
+癈
+黎
+栗
+北
+吟
+震
+腰
+肆
+敗
+泳
+窪
+史
+攫
+妙
+叢
+レ
+諜
+搜
+檮
+秬
+箙
+各
+親
+四
+督
+響
+硲
+楊
+起
+器
+承
+乎
+寛
+蘆
+鉾
+敢
+纏
+擱
+砕
+臘
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+淋
+わ
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+間
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+洗
+落
+蟷
+収
+ｚ
+魔
+輳
+彩
+采
+磑
+礪
+受
+聚
+⑥
+秀
+確
+険
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+葛
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+≡
+瀝
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+「
+絞
+鞅
+萌
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+悶
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+几
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+廳
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+氓
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+＿
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+懲
+紳
+盟
+蜂
+堵
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+ヰ
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+垢
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+化
+指
+淆
+伎
+湿
+｛
+机
+浜
+陵
+崔
+噴
+）
+殊
+聊
+趾
+礁
+±
+泄
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+刻
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+佃
+緬
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+蛯
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+匂
+ネ
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+拉
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+［
+冶
+風
+笥
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+硝
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+侠
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+芹
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+杙
+謂
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+禪
+休
+涜
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+升
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+玖
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+沢
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+銚
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+孑
+與
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+捜
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+ヱ
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+催
+泓
+衙
+蜷
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+憐
+追
+織
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+蚤
+盾
+移
+恢
+瑣
+逃
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+仁
+搬
+硼
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+術
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+錬
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+遁
+糞
+躬
+仇
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+過
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+ほ
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+凄
+貼
+爲
+霊
+ｔ
+Ｈ
+六
+官
+咲
+刃
+煤
+眈
+徐
+澳
+ジ
+啼
+潔
+膜
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+ヨ
+怯
+ァ
+稟
+諦
+睿
+貞
+締
+妨
+寸
+ツ
+押
+ｗ
+⑰
+彰
+洌
+誦
+暇
+鰄
+傍
+偉
+穐
+集
+ゼ
+3
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+ィ
+蓮
+銅
+恬
+般
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+祈
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+都
+騎
+樂
+蒙
+選
+勉
+動
+勃
+圭
+髙
+肥
+栫
+獰
+図
+韻
+ゎ
+ソ
+祚
+浪
+汚
+＠
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+ヤ
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+陰
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+ｌ
+掛
+子
+祗
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+俎
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+呑
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+糖
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+ふ
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+ε
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+枚
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+伯
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+嫉
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+敍
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+燦
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+終
+双
+儉
+粭
+軋
+撹
+留
+裳
+蒸
+凹
+彌
+改
+並
+森
+輸
+釜
+肛
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+灘
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+昭
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+淨
+淫
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+痩
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+猶
+蔗
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+郛
+挨
+勅
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+隘
+失
+粋
+趣
+鰯
+嵩
+吻
+れ
+佇
+悽
+麾
+咄
+聞
+緤
+棟
+奘
+苧
+駿
+抬
+艮
+瞑
+徽
+Ｃ
+沌
+慣
+頒
+錺
+績
+造
+鷺
+彙
+檢
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+せ
+談
+刷
+薗
+丘
+倖
+操
+納
+墹
+剪
+犬
+嶬
+瓏
+脱
+想
+轡
+歌
+秩
+虞
+忝
+證
+煥
+埴
+手
+鞭
+δ
+菟
+櫻
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+※
+粕
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+ｙ
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+琶
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+＾
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+臆
+狄
+碓
+娯
+灼
+沫
+写
+寔
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+堡
+祥
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+善
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+恭
+慮
+菅
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+壊
+椋
+箏
+迦
+曇
+賞
+聴
+只
+榔
+欄
+料
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+甦
+縢
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+鰐
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+詑
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+遅
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+相
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+稗
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+福
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+満
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+票
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+戎
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+優
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+但
+怜
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+嚆
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+箔
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+聰
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+髪
+帷
+稻
+ち
+え
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+ｑ
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+纈
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+撞
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+彎
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+婉
+価
+揣
+累
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+緻
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+娩
+呟
+塁
+絶
+凝
+鶴
+亀
+抜
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+股
+熾
+ぺ
+窄
+防
+妹
+鎧
+没
+グ
+這
+煕
+執
+瑛
+蜀
+浮
+緯
+粛
+送
+桾
+の
+唾
+杏
+揮
+泌
+芯
+袂
+誤
+＼
+⑯
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+迪
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+爾
+埣
+嘉
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+堆
+縱
+ぃ
+団
+學
+毒
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+妄
+域
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+弾
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+栴
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+祕
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+嗽
+返
+ム
+衿
+醒
+辰
+嘱
+遇
+尽
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+阡
+憲
+猩
+鏥
+滴
+健
+現
+姦
+醤
+囃
+顯
+礼
+腔
+燃
+絆
+照
+寿
+呂
+乙
+振
+矮
+突
+剤
+矯
+舳
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+豫
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+擲
+理
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+絢
+獲
+莎
+蹤
+釁
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+臟
+械
+Ｓ
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+昆
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+幣
+拗
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+糊
+恨
+攣
+艱
+眉
+隻
+樛
+有
+播
+凰
+咤
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+洛
+笛
+誣
+母
+舩
+讐
+降
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+厨
+冗
+茉
+鰊
+鴉
+鎖
+哺
+仰
+単
+璃
+療
+川
+蛸
+椛
+狙
+害
+採
+翁
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+瓶
+旱
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+嶋
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+．
+愼
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+ダ
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+舒
+煉
+牽
+踪
+信
+品
+民
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+肝
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+ナ
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+舜
+寒
+右
+惠
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+哀
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+筑
+喜
+敦
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+幻
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+毘
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+脳
+躊
+逡
+奉
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+入
+綾
+鋼
+泡
+猛
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+兇
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+極
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+ゅ
+遍
+茸
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+武
+￣
+ヌ
+榎
+根
+餓
+ゝ
+后
+溌
+瓢
+獪
+蟆
+慶
+要
+観
+堀
+致
+荀
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+潰
+坩
+阻
+病
+鈎
+峻
+豪
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+沼
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+即
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+匠
+纒
+§
+討
+叶
+勿
+疎
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+′
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+ﾊ
+‐
+⇒

model/model.bin

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:afba3ba73b2d8e5a7a8f13107c77800fd3a96634cf37e84f1e0256e1b4b443a8
+size 17035726

ocr.py

@@ -0,0 +1,114 @@
+import os
+
+import cv2
+import numpy as np
+from openvino import Core
+
+
+class CodecCTC:
+    def __init__(self, characters):
+        self.chars = ["[blank]"] + list(characters)
+
+    def decode(self, preds, top_k=10):
+        index, texts, nbest = 0, list(), list()
+
+        preds_index: np.ndarray = np.argmax(preds, 2)
+        preds_index = preds_index.transpose(1, 0)
+        preds_index_reshape = preds_index.reshape(-1)
+        preds_sizes = np.array([preds_index.shape[1]] * preds_index.shape[0])
+
+        for step in preds_sizes:
+            t = preds_index_reshape[index : index + step]
+
+            if t.shape[0] == 0:
+                continue
+
+            char_list = []
+            for i in range(step):
+                if t[i] == 0:
+                    continue
+
+                # removing repeated characters and blank.
+                if i > 0 and t[i - 1] == t[i]:
+                    continue
+
+                char_list.append(self.chars[t[i]])
+
+                # process n-best
+                probs = self.softmax(preds[i][0])
+                k_idx = np.argsort(-probs)[:top_k]
+                k_probs = probs[k_idx]
+                k_res = [dict(prob=p, char=self.chars[j]) for j, p in zip(k_idx, k_probs)]
+                nbest.append(k_res)
+
+            text = "".join(char_list)
+            texts.append(text)
+
+            index += step
+
+        return texts, nbest
+
+    def softmax(self, x):
+        e_x = np.exp(x - np.max(x))
+        return e_x / np.sum(e_x, axis=0)
+
+
+class Recognizer:
+    def __init__(self, model_path, char_list_path):
+        core = Core()
+        self.model = core.read_model(model_path)
+        self.compiled_model = core.compile_model(self.model, "CPU")
+        self.infer_request = self.compiled_model.create_infer_request()
+
+        # (batch_size, channel, width, height)
+        _, _, self.inn_h, self.inn_w = self.model.inputs[0].shape
+        self.input_tensor_name = self.model.inputs[0].get_any_name()
+        self.output_tensor_name = self.model.outputs[0].get_any_name()
+
+        with open(char_list_path, "r", encoding="utf-8") as f:
+            char_list = "".join(line.strip("\n") for line in f)
+        self.codec = CodecCTC(char_list)
+
+    def __call__(self, inn_img):
+        inn_img = self.preprocess(inn_img, height=self.inn_h, width=self.inn_w)
+        inn_img = inn_img[None, :, :, :]
+
+        self.infer_request.infer(inputs={self.input_tensor_name: inn_img})
+        preds = self.infer_request.get_tensor(self.output_tensor_name).data[:]
+        result, nbest = self.codec.decode(preds)
+
+        return result, nbest
+
+    def preprocess(self, image, height, width):
+        src: np.ndarray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGBA2GRAY)
+        src = 255 - src
+        cv2.imwrite("a.png", src)
+
+        ratio = float(src.shape[1]) / float(src.shape[0])
+        tw = int(height * ratio)
+        rsz = cv2.resize(src, (tw, height), interpolation=cv2.INTER_AREA).astype(np.float32)
+
+        # [h,w] -> [c,h,w]
+        img = rsz[None, :, :]
+        _, h, w = img.shape
+
+        # right edge padding
+        pad_img = np.pad(img, ((0, 0), (0, height - h), (0, width - w)), mode="edge")
+
+        return pad_img
+
+
+def main():
+    recog = Recognizer("model/model.xml", "model/char_list.txt")
+
+    target_dir = "."
+    file_list = [os.path.join(dn, fn) for dn, _, ff in os.walk(target_dir) for fn in ff]
+    file_list = sorted(file_list)
+
+    for fp in file_list:
+        if fp.endswith(".png"):
+            print(recog(fp))
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()