crnn.py

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import numpy as np
import cv2 as cv

class CRNN:
    def __init__(self, modelPath, backendId=0, targetId=0):
        self._model_path = modelPath
        self._backendId = backendId
        self._targetId = targetId

        self._model = cv.dnn.readNet(self._model_path)
        self._model.setPreferableBackend(self._backendId)
        self._model.setPreferableTarget(self._targetId)

        # load charset by the name of model
        if '_EN_' in self._model_path:
            self._charset = self._load_charset(self.CHARSET_EN_36)
        elif '_CH_' in self._model_path:
            self._charset = self._load_charset(self.CHARSET_CH_94)
        elif '_CN_' in self._model_path:
            self._charset = self._load_charset(self.CHARSET_CN_3944)
        else:
            print('Charset not supported! Exiting ...')
            exit()

        self._inputSize = [100, 32] # Fixed
        self._targetVertices = np.array([
            [0, self._inputSize[1] - 1],
            [0, 0],
            [self._inputSize[0] - 1, 0],
            [self._inputSize[0] - 1, self._inputSize[1] - 1]
        ], dtype=np.float32)

    @property
    def name(self):
        return self.__class__.__name__

    def _load_charset(self, charset):
        return ''.join(charset.splitlines())

    def setBackendAndTarget(self, backendId, targetId):
        self._backendId = backendId
        self._targetId = targetId
        self._model.setPreferableBackend(self._backendId)
        self._model.setPreferableTarget(self._targetId)

    def _preprocess(self, image, rbbox):
        # Remove conf, reshape and ensure all is np.float32
        vertices = rbbox.reshape((4, 2)).astype(np.float32)

        rotationMatrix = cv.getPerspectiveTransform(vertices, self._targetVertices)
        cropped = cv.warpPerspective(image, rotationMatrix, self._inputSize)

        # 'CN' can detect digits (0\~9), upper/lower-case letters (a\~z and A\~Z), and some special characters
        # 'CH' can detect digits (0\~9), upper/lower-case letters (a\~z and A\~Z), some Chinese characters and some special characters
        if 'CN' in self._model_path or 'CH' in self._model_path:
            pass
        else:
            cropped = cv.cvtColor(cropped, cv.COLOR_BGR2GRAY)

        return cv.dnn.blobFromImage(cropped, size=self._inputSize, mean=127.5, scalefactor=1 / 127.5)

    def infer(self, image, rbbox):
        # Preprocess
        inputBlob = self._preprocess(image, rbbox)

        # Forward
        self._model.setInput(inputBlob)
        outputBlob = self._model.forward()

        # Postprocess
        results = self._postprocess(outputBlob)

        return results

    def _postprocess(self, outputBlob):
        '''Decode charaters from outputBlob
        '''
        text = ''
        for i in range(outputBlob.shape[0]):
            c = np.argmax(outputBlob[i][0])
            if c != 0:
                text += self._charset[c - 1]
            else:
                text += '-'

        # adjacent same letters as well as background text must be removed to get the final output
        char_list = []
        for i in range(len(text)):
            if text[i] != '-' and (not (i > 0 and text[i] == text[i - 1])):
                char_list.append(text[i])
        return ''.join(char_list)

    CHARSET_EN_36 = '''0
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q
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t
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x
y
z'''

    CHARSET_CH_94 = '''
0
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    CHARSET_CN_3944 = '''
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这
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先
吃
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米
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牛
筋
面
刀
削
水
饺
吧
沙
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老
饭
盒
教
室
主
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餐
厅
仁
馄
饨
重
庆
小
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木
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食
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汤
剁
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煮
时
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健
康
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椒
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扣
黄
焖
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金
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升
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皮
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龍
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富
强
丽
菏
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竹
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撩
只
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好
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最
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红
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功
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大
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合
热
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往
楚
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停
车
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晨
点
杞
缘
王
集
唐
菠
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泰
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鳳
凰
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名
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猪
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傅
飯
致
青
春
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卡
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享
滋
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蒸
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魚
首
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若
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同
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私
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巢
鹏
记
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欢
迎
旗
舰
叫
了
做
故
铃
煎
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力
五
谷
野
戈
厠
所
超
牌
冒
陳
陈
苕
爽
滑
启
秦
择
现
进
惊
喜
定
于
雅
膳
多
推
淇
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思
堡
偶
相
伴
呈
湯
绝
浏
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刘
态
牧
万
达
和
番
丼
—
机
瘦
绵
柔
厉
蚝
娘
彩
百
事
调
韩
爱
喝
玩
放
肆
寿
净
配
髓
非
道
额
吉
招
商
杂
粮
筐
运
转
服
务
缤
灿
腕
楠
彤
学
橋
试
浩
减
薪
诚
霸
第
间
日
极
料
開
業
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星
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分
秒
内
咨
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头
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氏
渔
约
劳
保
礼
宏
武
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轻
奢
艺
井
隆
鐵
卷
染
焙
钵
马
牟
洋
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片
流
宽
心
位
清
潼
关
祥
背
凡
哈
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滨
珠
派
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让
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综
性
涵
粗
冠
記
肠
湖
财
贡
桃
杭
平
桂
林
煨
档
案
造
潮
汕
宗
单
县
鲁
舜
脆
酥
糕
仕
十
临
簋
宴
字
太
灌
薄
尝
址
晗
幢
购
梁
醉
皖
庭
白
肥
块
石
碗
颜
值
張
瘾
跷
脚
而
叁
蜀
橙
市
边
早
晚
云
吞
目
表
赵
烩
擀
蔬
找
回
游
刃
余
支
洗
吹
休
闲
简
撸
根
据
鸽
铜
亲
贝
纪
吕
豚
饅
悦
汇
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无
制
在
寻
碳
馋
嘴
架
荣
斋
护
角
落
铺
臊
丝
围
柳
蛳
蒲
庙
视
荐
缃
想
呀
姜
母
起
泉
族
群
众
其
它
血
双
补
阴
润
不
禽
类
款
较
候
些
畅
脉
痰
疏
肝
帮
助
消
增
欲
尤
对
胃
畏
寒
很
效
秘
黑
嘿
佳
越
脑
桶
项
▪
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许
仿
或
酬
宾
指
买
赠
笃
鼎
盆
™
咕
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肚
识
栖
凤
渡
筒
彬
弟
醋
財
師
民
博
丁
扒
翅
墨
柠
檬
紫
薯
焗
芝
士
胸
图
妮
杀
菌
爹
尽
归
宁
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瑞
轩
午
陕
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才
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甜
粒
神
舟
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毛
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朴
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度
深
夜
旋
永
远
温
又
晶
溏
ä
盔
飘
劲
旺
楸
良
譜
餅
苏
莎
足
宵
与
楊
國
莱
卜
炊
挑
剔
存
错
方
程
解
能
堆
洲
诗
玛
渴
脖
丛
狼
翁
姓
葫
芦
沾
葵
の
咔
粹
弥
乖
悠
茗
别
走
柒
榨
咥
虹
沏
桔
叔
贴
办
充
崎
鮮
属
彭
浦
町
郎
°
悟
惑
科
英
育
岁
幼
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慢
摆
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狐
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暴
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琼
見
望
烟
坚
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鸯
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炉
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突
破
杰
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波
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短
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陪
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汽
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霜
荟
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肖
微
组
刺
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打
信
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说
囍
智
藍
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巷
顾
勃
頭
帕
徐
渣
嗨
鲍
抽
莊
胗
耳
栈
葑
谊
李
够
歪
到
杜
绪
始
“
”
编
感
谢
阿
妹
抄
屿
旁
钟
糰
鷄
觉
队
明
没
幺
罗
恭
發
溢
圆
筵
鲩
斤
噜
府
雕
牦
津
間
粤
义
驾
嫩
眷
苔
怡
逍
遥
即
把
季
鹃
妈
烙
淡
嘟
班
散
磐
稣
耍
芽
昌
粿
鼓
姑
央
告
翔
迦
缆
怪
俗
菩
宥
酵
男
顿
蚂
蚁
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緑
瑩
養
滿
接
立
勤
封
徽
酷
(
慕
曹
吊
咸
矿
黛
刻
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布
袋
钝
丘
逗
窗
吾
塔
坡
周
雙
朝
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如
杨
淮
摄
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翻
窝
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椰
荞
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陇
收
两
倍
狮
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後
晖
長
箐
豪
耀
漢
釜
宮
次
掌
斯
朋
针
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蚬
拍
雒
陽
漿
麵
條
部
←
柜
驴
证
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账
汗
汆
稍
戏
菋
卫
匹
栋
馨
肯
迪
邢
梯
容
嘉
莞
袁
锦
遮
雨
篷
腰
肺
剡
乾
,
翰
蔚
刁
藤
帅
傳
维
笔
历
史
】
适
煌
倾
沧
姬
训
邵
诺
敢
质
益
佬
兼
职
盅
诊
扬
速
宝
褚
糁
钢
松
婚
秀
盐
及
個
飲
绍
槿
觅
逼
兽
》
吐
右
久
闺
祝
贺
啦
瓦
甏
探
辰
碚
芳
灣
泷
饰
隔
帐
飮
搜
時
宫
蘭
再
糊
仓
稻
玉
印
象
稀
拴
桩
餃
贾
贱
球
萌
撕
脂
肪
层
晋
荷
钱
潍
失
孜
提
供
具
洛
涂
叠
豊
积
媒
级
纷
巧
瓜
苹
琥
珀
蜂
柚
莉
爆
龄
饸
饹
郞
嫡
億
姚
繁
监
督
示
佰
汍
%
甘
蔗
喻
骄
基
因
匙
评
侠
赢
交
歡
待
馒
产
倡
导
低
茂
沐
熙
延
丧
受
确
睡
蓝
未
賣
電
話
农
札
岗
树
赖
琪
驻
辉
软
防
盗
隐
形
纱
灶
扎
环
禁
止
吸
萬
昆
几
跳
媳
婦
坛
<
>
拿
妖
协
朱
住
宿
魅
照
碰
滴
何
贤
棒
持
啊
赛
版
帆
順
狗
情
+
洞
奋
斗
亨
叶
涛
铝
范
汀
號
律
價
鞭
肩
#
愚
奥
脯
沁
奚
魏
批
租
宠
炲
横
沥
彪
投
诉
犀
去
屠
鲅
~
俱
徒
鴻
劉
迷
荤
威
曜
連
鎖
馳
载
添
筑
陵
佐
敦
＞
郭
厢
祛
茄
堰
漂
亮
爅
虎
膀
叼
猫
藏
陶
鲈
栏
…
考
冲
胖
裕
沃
挂
报
兔
胶
臨
附
处
嫂
萃
幂
吻
聪
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托
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聽
濤
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伯
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治
愈
盱
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漏
夕
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完
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息
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萍
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腌
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害
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浙
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谣
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恩
芊
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矾
政
锣
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恒
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摩
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譚
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淌
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甚
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渌
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问
抹
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采
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诸
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葛
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股
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潤
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藩
滇
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庞
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樱
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纺
织
军
沅
豐
爐
韭
棚
綿
麯
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娱
链
锤
炼
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晟
章
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她
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赐
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猩
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莫
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淼
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卢
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曾
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哩
唝
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坂
呼
莴
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硬
详
鹵
摇
偃
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严
谨
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刚
▕
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漠
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扁
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彰
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楂
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鳯
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结
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崇
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盼
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垵
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倒
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軍
吟
彼
岚
绒
煤
淝
歸
锐
嗯
傾
甩
瞳
睁
鳗
遜
嗲
虚
娴
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{
哚
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喇
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觞
鲽
鐘
闰
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玥
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截
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屎
爾
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娄
祸
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姿
稽
戌
缪
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糠
痴
猎
嬉
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鞍
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褐
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瀾
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涤
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累
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嘢
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達
蝴
昱
ホ
ル
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ニ
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隴
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贪
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鮪
椎
病
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▏
鑪
鯊
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報
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壶
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鼠
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渎
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濂
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煒
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珲
緋
昂
瀨
缓
疲
替
汥
殡
葬
靳
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