diff --git a/docs/python-service/ocr_video_endpoint.py b/docs/python-service/ocr_video_endpoint.py
new file mode 100644
index 0000000..72ec023
--- /dev/null
+++ b/docs/python-service/ocr_video_endpoint.py
@@ -0,0 +1,141 @@
+# ============================================================================
+# videocr(PaddleOCR) 기반 "영상 박힌 자막 → SRT/세그먼트" FastAPI 엔드포인트 예시
+# h-python 서비스(기존 /transcribe·/ocr 있는 FastAPI 앱)에 그대로 붙일 수 있게 작성.
+#
+# 응답 형식을 기존 /transcribe 와 동일하게 맞춤:
+#   { "language": "korean", "segments": [ {"start":0.0,"end":2.7,"text":"..."} ], "srt": "..." }
+# → h-lab 쪽은 기존 전사 저장 로직을 거의 그대로 재사용 가능.
+#
+# ── 설치 ────────────────────────────────────────────────────────────────────
+#   pip install videocr-PaddleOCR paddleocr
+#   # CPU: pip install paddlepaddle
+#   # GPU: pip install paddlepaddle-gpu   (CUDA 환경일 때만, 훨씬 빠름)
+#
+# ── 언어 코드(PaddleOCR) ─────────────────────────────────────────────────────
+#   korean / japan / en / ch / chinese_cht ...
+#   (h-lab는 ko/ja/en/zh 로 보낼 수 있으니 아래 LANG_MAP 에서 변환)
+# ============================================================================
+
+import os
+import re
+import tempfile
+
+from fastapi import APIRouter, UploadFile, File, Form, HTTPException
+
+# videocr-PaddleOCR
+from videocr import get_subtitles
+
+router = APIRouter()  # 기존 app 에 app.include_router(router) 하거나, 아래 데코를 @app.post 로 바꿔 사용
+
+# h-lab(ko/ja/en/zh) → PaddleOCR 언어 코드
+LANG_MAP = {
+    "ko": "korean", "kor": "korean", "korean": "korean",
+    "ja": "japan", "jpn": "japan", "japan": "japan",
+    "en": "en", "eng": "en",
+    "zh": "ch", "chi_sim": "ch", "ch": "ch",
+}
+
+
+def _to_seconds(ts: str) -> float:
+    """'HH:MM:SS,mmm' → 초(float)."""
+    ts = ts.strip().replace(".", ",")
+    h, m, rest = ts.split(":")
+    s, ms = (rest.split(",") + ["0"])[:2]
+    return int(h) * 3600 + int(m) * 60 + int(s) + int(ms.ljust(3, "0")[:3]) / 1000.0
+
+
+def _parse_srt(srt_text: str):
+    """SRT 문자열 → [{start, end, text}] 세그먼트 리스트."""
+    segments = []
+    # 블록: (선택)인덱스줄 / 시간줄 / 텍스트(여러 줄)
+    blocks = re.split(r"\n\s*\n", srt_text.strip())
+    time_re = re.compile(r"(\d{1,2}:\d{2}:\d{2}[,.]\d{1,3})\s*-->\s*(\d{1,2}:\d{2}:\d{2}[,.]\d{1,3})")
+    for block in blocks:
+        lines = [ln for ln in block.splitlines() if ln.strip() != ""]
+        if not lines:
+            continue
+        # 시간줄 찾기(인덱스줄이 있을 수도/없을 수도)
+        time_idx = next((i for i, ln in enumerate(lines) if time_re.search(ln)), None)
+        if time_idx is None:
+            continue
+        m = time_re.search(lines[time_idx])
+        text = " ".join(ln.strip() for ln in lines[time_idx + 1:]).strip()
+        if not text:
+            continue
+        segments.append({
+            "start": round(_to_seconds(m.group(1)), 3),
+            "end": round(_to_seconds(m.group(2)), 3),
+            "text": text,
+        })
+    return segments
+
+
+@router.post("/ocr_video")
+async def ocr_video(
+    file: UploadFile = File(..., description="영상 파일(mp4 등)"),
+    lang: str = Form("ko", description="ko|ja|en|zh (PaddleOCR 코드로 자동 변환)"),
+    # 자막 영역만 OCR 하면 정확도·속도 둘 다 좋아짐. 비우면 하단 위주(use_fullframe=False).
+    use_fullframe: bool = Form(False, description="True면 전체 프레임 OCR(느림), False면 하단 자막영역 위주"),
+    crop_x: int = Form(None), crop_y: int = Form(None),
+    crop_width: int = Form(None), crop_height: int = Form(None),
+    # 성능/정확도 튜닝
+    frames_to_skip: int = Form(1, description="프레임 N개 건너뛰며 OCR(클수록 빠름·덜 정밀)"),
+    conf_threshold: int = Form(75, description="OCR 신뢰도 임계(0~100)"),
+    sim_threshold: int = Form(80, description="연속 자막 병합 유사도(0~100)"),
+    time_start: str = Form("0:00"), time_end: str = Form(""),
+    use_gpu: bool = Form(False),
+):
+    """영상에 박힌(하드코딩) 자막을 OCR로 추출해 SRT/세그먼트로 반환한다."""
+    paddle_lang = LANG_MAP.get((lang or "ko").lower(), "korean")
+
+    # 업로드 영상을 임시파일로 저장(videocr 는 파일 경로 필요)
+    suffix = os.path.splitext(file.filename or "")[1] or ".mp4"
+    tmp = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=suffix)
+    try:
+        tmp.write(await file.read())
+        tmp.flush()
+        tmp.close()
+
+        # videocr: 영상 → SRT 문자열 (프레임 샘플링 + OCR + 연속자막 병합 내장)
+        srt_text = get_subtitles(
+            tmp.name,
+            lang=paddle_lang,
+            use_gpu=use_gpu,
+            time_start=time_start,
+            time_end=time_end,
+            conf_threshold=conf_threshold,
+            sim_threshold=sim_threshold,
+            use_fullframe=use_fullframe,
+            frames_to_skip=frames_to_skip,
+            crop_x=crop_x, crop_y=crop_y,
+            crop_width=crop_width, crop_height=crop_height,
+        )
+
+        segments = _parse_srt(srt_text)
+        return {
+            "language": paddle_lang,
+            "segments": segments,
+            "srt": srt_text,
+        }
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"OCR 영상 처리 실패: {e}")
+    finally:
+        try:
+            os.unlink(tmp.name)
+        except OSError:
+            pass
+
+
+# ── 기존 app 에 붙이는 방법 ───────────────────────────────────────────────────
+# from fastapi import FastAPI
+# app = FastAPI()
+# app.include_router(router)            # → POST /ocr_video
+#
+# 또는 router 안 쓰고 직접:
+#   @app.post("/ocr_video")
+#   async def ocr_video(...): ...
+#
+# ── 빠른 테스트 ──────────────────────────────────────────────────────────────
+#   curl -X POST http://localhost:8000/ocr_video \
+#        -F "file=@shorts.mp4" -F "lang=ja" -F "frames_to_skip=2"
+#   → {"language":"japan","segments":[{"start":0.0,"end":2.7,"text":"..."}],"srt":"..."}