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LDOUBLEV
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3c5bb36f8d
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@ -11,35 +11,35 @@ PaddleOCR是集训练、预测、部署于一体的实用OCR工具库。本教
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### 1.1 准备交叉编译环境
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交叉编译环境用于编译[Paddle-Lite](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite)和PaddleOCR的C++ demo。
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支持多种开发环境，不同开发环境的编译流程请参考对应文档。：
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支持多种开发环境，不同开发环境的编译流程请参考对应文档。
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1. [Docker](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/user_guides/source_compile.html#docker)
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2. [Linux](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/user_guides/source_compile.html#android)
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3. [MAC OS](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/user_guides/source_compile.html#id13)
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4. [Windows](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/demo_guides/x86.html#windows)
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### 1.2 准备预编译库
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### 1.2 准备预测库
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预编译库有两种获取方式：
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预测库有两种获取方式：
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- 1. 直接下载，下载[链接](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/user_guides/release_lib.html#android-toolchain-gcc).
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注意选择`with_extra=ON，with_cv=ON`的下载链接。
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- 2. 编译Paddle-Lite得到，Paddle-Lite的编译方式如下：
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git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite.git
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cd Paddle-Lite
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git checkout release/2.6.0
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git checkout 2.6.1
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./lite/tools/build_android.sh --arch=armv8 --with_cv=ON --with_extra=ON
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```
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注意：编译Paddle-Lite获得预编译库时，需要打开`--with_cv=ON --with_extra=ON`两个选项，`--arch`表示`arm`版本，这里指定为armv8，
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注意：编译Paddle-Lite获得预测库时，需要打开`--with_cv=ON --with_extra=ON`两个选项，`--arch`表示`arm`版本，这里指定为armv8，
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更多编译命令
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介绍请参考[链接](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/user_guides/Compile/Android.html#id2)。
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直接下载预编译库并解压后，可以得到`inference_lite_lib.android.armv8/`文件夹，通过编译Paddle-Lite得到的预编译库位于
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直接下载预测库并解压后，可以得到`inference_lite_lib.android.armv8/`文件夹，通过编译Paddle-Lite得到的预测库位于
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`Paddle-Lite/build.lite.android.armv8.gcc/inference_lite_lib.android.armv8/`文件夹下。
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预编译库的文件目录如下：
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预测库的文件目录如下：
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```
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inference_lite_lib.android.armv8/
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|-- cxx C++ 预测库和头文件
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|-- cxx C++ 预测库和头文件
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| |-- include C++ 头文件
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| | |-- paddle_api.h
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| | |-- paddle_image_preprocess.h
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@ -48,16 +48,16 @@ inference_lite_lib.android.armv8/
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| | |-- paddle_use_kernels.h
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| | |-- paddle_use_ops.h
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| | `-- paddle_use_passes.h
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| `-- lib C++预测库
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| `-- lib C++预测库
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| |-- libpaddle_api_light_bundled.a C++静态库
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| `-- libpaddle_light_api_shared.so C++动态库
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|-- java Java预测库
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|-- java Java预测库
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| |-- jar
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| | `-- PaddlePredictor.jar
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| |-- so
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| | `-- libpaddle_lite_jni.so
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| `-- src
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|-- demo C++和Java示例代码
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|-- demo C++和Java示例代码
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| |-- cxx C++ 预测库demo
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| `-- java Java 预测库demo
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```
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@ -71,9 +71,9 @@ Paddle-Lite 提供了多种策略来自动优化原始的模型，其中包括
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下述表格中提供了优化好的超轻量中文模型：
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|模型简介|检测模型|识别模型|
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|-|-|-|
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|超轻量级中文OCR opt优化模型|[下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/deploy/lite/ch_det_mv3_db_opt.nb)|[下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/deploy/lite/ch_rec_mv3_crnn_opt.nb)|
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|模型简介|检测模型|识别模型|Paddle-Lite版本|
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|-|-|-|-|
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|超轻量级中文OCR opt优化模型|[下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/deploy/lite/ch_det_mv3_db_opt.nb)|[下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/deploy/lite/ch_rec_mv3_crnn_opt.nb)|2.6.1|
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如果直接使用上述表格中的模型进行部署，可略过下述步骤，直接阅读 [2.2节](###2.2与手机联调)。
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@ -84,6 +84,7 @@ Paddle-Lite 提供了多种策略来自动优化原始的模型，其中包括
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# 如果准备环境时已经clone了Paddle-Lite，则不用重新clone Paddle-Lite
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git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite.git
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cd Paddle-Lite
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git checkout 2.6.1
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# 启动编译
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./lite/tools/build.sh build_optimize_tool
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```
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@ -159,6 +160,7 @@ demo/cxx/ocr/
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make
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# 将编译的可执行文件移动到debug文件夹中
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mv ocr_db_crnn ./debug/
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# 将C++预测动态库so文件复制到debug文件夹中
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cp ../../../cxx/lib/libpaddle_light_api_shared.so ./debug/
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```
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准备测试图像，以`PaddleOCR/doc/imgs/12.jpg`为例，将测试的图像复制到`demo/cxx/ocr/debug/`文件夹下。
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