OCR:C++ PaddleOCR C++ PaddleOCR vs2019 (CPU版)保姆教程

     PaddleOCR 模型的C++部署方法。C++在性能计算上优于Python,因此,在大多数CPU、GPU部署场景,多采用C++的部署方式,本教程如何在Windows (CPU)环境下配置C++环境并完成PaddleOCR模型部署。

一、准备工作

1、环境

Win10

Visual Studio Enterprise 2019

Cmake3.18.0

2、第三方库

opencv4.5.1

x86-64_avx-mkl-vs2017/paddle_inference

PaddleOCR-2.6.0

下载完成后,放到指定工作目录下,我的目录为:E:\OCR

OCR:C++ PaddleOCR C++ PaddleOCR vs2019 (CPU版)保姆教程_第1张图片

 二、Cmake 源码

 打开cmake工具,需要设定方式如下:

1、在初始config的时候,选择如下:

OCR:C++ PaddleOCR C++ PaddleOCR vs2019 (CPU版)保姆教程_第2张图片

 2、配置源码文件:

OCR:C++ PaddleOCR C++ PaddleOCR vs2019 (CPU版)保姆教程_第3张图片

 之后点击Generate会成功Generating done。

三、编译源码

        经过上面的cmake配置,会在E:\OCR\PaddleOCR-2.6.0\deploy\cpp_infer\build目录生成配置后的文件,用vs2019打开.sln文件,目录如下:

OCR:C++ PaddleOCR C++ PaddleOCR vs2019 (CPU版)保姆教程_第4张图片

         打开后,VS2019的界面如下,把Debug改成Release模式,选择x64进行编译:

OCR:C++ PaddleOCR C++ PaddleOCR vs2019 (CPU版)保姆教程_第5张图片

         在编译过程中遇到了mkdir的错误,直接注释掉即可,如下图:

OCR:C++ PaddleOCR C++ PaddleOCR vs2019 (CPU版)保姆教程_第6张图片

        再次编译后,会在Release目录下生成一堆文件,并把opencv和paddle_inference下相关的dll一起拷贝过来,完整目录如下:

OCR:C++ PaddleOCR C++ PaddleOCR vs2019 (CPU版)保姆教程_第7张图片

 四、测试图像

1、测试图像时,需要先下载模型,模型地址如下:

ch_PP-OCRv3_det_infer

 ch_PP-OCRv3_rec_infer

2、通过cmd指令运行结果:

启动windows cmd

输入e:

cd E:\OCR\PaddleOCR-2.6.0\deploy\cpp_infer

CHCP 65001

OCR:C++ PaddleOCR C++ PaddleOCR vs2019 (CPU版)保姆教程_第8张图片

   3、输入执行指令:

OCR:C++ PaddleOCR C++ PaddleOCR vs2019 (CPU版)保姆教程_第9张图片

 生成的结果如下:

OCR:C++ PaddleOCR C++ PaddleOCR vs2019 (CPU版)保姆教程_第10张图片

 OCR:C++ PaddleOCR C++ PaddleOCR vs2019 (CPU版)保姆教程_第11张图片OCR:C++ PaddleOCR C++ PaddleOCR vs2019 (CPU版)保姆教程_第12张图片

项目源码地址:

链接:https://pan.baidu.com/s/1EcdSvlu9FaEe8oZsnrkbWg 
提取码:4qma 
QQ交流:187100248

 

你可能感兴趣的:(自研技术,c++,开发语言,visual,studio,人工智能,paddle)