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  3. model/char_list.txt +4441 -0
  4. model/model.bin +3 -0
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bg.png ADDED
main.py ADDED
@@ -0,0 +1,30 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ import gradio as gr
2
+ import numpy as np
3
+
4
+ from ocr import Recognizer
5
+
6
+ with gr.Blocks() as app:
7
+ recog = Recognizer("model/model.xml", "model/char_list.txt")
8
+
9
+ with gr.Row():
10
+ brush = gr.Brush(default_color="#000", default_size=15)
11
+ sketch = gr.Sketchpad("bg.png", type="numpy", brush=brush, layers=False)
12
+ result = gr.TextArea()
13
+ check = gr.Button()
14
+
15
+ def parse_item(item):
16
+ prob = item["prob"]
17
+ char = item["char"]
18
+ return f"{char}: {prob}"
19
+
20
+ def do_recog(img: dict[str, np.ndarray]):
21
+ _, nbest = recog(img["composite"])
22
+ return "\n".join(parse_item(i) for item in nbest for i in item)
23
+
24
+ def clear():
25
+ return "bg.png"
26
+
27
+ check.click(do_recog, sketch, result)
28
+ sketch.clear(clear, None, sketch)
29
+
30
+ app.launch()
model/char_list.txt ADDED
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4054
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4055
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4057
+
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4059
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+
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+
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+
4084
+
4085
+
4086
+
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+
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+
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+
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+
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+
4096
+
4097
+
4098
+
4099
+
4100
+
4101
+
4102
+ 寿
4103
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4109
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+ φ
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+
4421
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+
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+
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+
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+
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@@ -0,0 +1,114 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ import os
2
+
3
+ import cv2
4
+ import numpy as np
5
+ from openvino import Core
6
+
7
+
8
+ class CodecCTC:
9
+ def __init__(self, characters):
10
+ self.chars = ["[blank]"] + list(characters)
11
+
12
+ def decode(self, preds, top_k=10):
13
+ index, texts, nbest = 0, list(), list()
14
+
15
+ preds_index: np.ndarray = np.argmax(preds, 2)
16
+ preds_index = preds_index.transpose(1, 0)
17
+ preds_index_reshape = preds_index.reshape(-1)
18
+ preds_sizes = np.array([preds_index.shape[1]] * preds_index.shape[0])
19
+
20
+ for step in preds_sizes:
21
+ t = preds_index_reshape[index : index + step]
22
+
23
+ if t.shape[0] == 0:
24
+ continue
25
+
26
+ char_list = []
27
+ for i in range(step):
28
+ if t[i] == 0:
29
+ continue
30
+
31
+ # removing repeated characters and blank.
32
+ if i > 0 and t[i - 1] == t[i]:
33
+ continue
34
+
35
+ char_list.append(self.chars[t[i]])
36
+
37
+ # process n-best
38
+ probs = self.softmax(preds[i][0])
39
+ k_idx = np.argsort(-probs)[:top_k]
40
+ k_probs = probs[k_idx]
41
+ k_res = [dict(prob=p, char=self.chars[j]) for j, p in zip(k_idx, k_probs)]
42
+ nbest.append(k_res)
43
+
44
+ text = "".join(char_list)
45
+ texts.append(text)
46
+
47
+ index += step
48
+
49
+ return texts, nbest
50
+
51
+ def softmax(self, x):
52
+ e_x = np.exp(x - np.max(x))
53
+ return e_x / np.sum(e_x, axis=0)
54
+
55
+
56
+ class Recognizer:
57
+ def __init__(self, model_path, char_list_path):
58
+ core = Core()
59
+ self.model = core.read_model(model_path)
60
+ self.compiled_model = core.compile_model(self.model, "CPU")
61
+ self.infer_request = self.compiled_model.create_infer_request()
62
+
63
+ # (batch_size, channel, width, height)
64
+ _, _, self.inn_h, self.inn_w = self.model.inputs[0].shape
65
+ self.input_tensor_name = self.model.inputs[0].get_any_name()
66
+ self.output_tensor_name = self.model.outputs[0].get_any_name()
67
+
68
+ with open(char_list_path, "r", encoding="utf-8") as f:
69
+ char_list = "".join(line.strip("\n") for line in f)
70
+ self.codec = CodecCTC(char_list)
71
+
72
+ def __call__(self, inn_img):
73
+ inn_img = self.preprocess(inn_img, height=self.inn_h, width=self.inn_w)
74
+ inn_img = inn_img[None, :, :, :]
75
+
76
+ self.infer_request.infer(inputs={self.input_tensor_name: inn_img})
77
+ preds = self.infer_request.get_tensor(self.output_tensor_name).data[:]
78
+ result, nbest = self.codec.decode(preds)
79
+
80
+ return result, nbest
81
+
82
+ def preprocess(self, image, height, width):
83
+ src: np.ndarray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGBA2GRAY)
84
+ src = 255 - src
85
+ cv2.imwrite("a.png", src)
86
+
87
+ ratio = float(src.shape[1]) / float(src.shape[0])
88
+ tw = int(height * ratio)
89
+ rsz = cv2.resize(src, (tw, height), interpolation=cv2.INTER_AREA).astype(np.float32)
90
+
91
+ # [h,w] -> [c,h,w]
92
+ img = rsz[None, :, :]
93
+ _, h, w = img.shape
94
+
95
+ # right edge padding
96
+ pad_img = np.pad(img, ((0, 0), (0, height - h), (0, width - w)), mode="edge")
97
+
98
+ return pad_img
99
+
100
+
101
+ def main():
102
+ recog = Recognizer("model/model.xml", "model/char_list.txt")
103
+
104
+ target_dir = "."
105
+ file_list = [os.path.join(dn, fn) for dn, _, ff in os.walk(target_dir) for fn in ff]
106
+ file_list = sorted(file_list)
107
+
108
+ for fp in file_list:
109
+ if fp.endswith(".png"):
110
+ print(recog(fp))
111
+
112
+
113
+ if __name__ == "__main__":
114
+ main()