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# 服务器端C++预测
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- [1. 准备环境](#1)
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- [1.1 运行准备](#11)
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- [1.2 编译opencv库](#12)
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- [1.3 下载或者编译Paddle预测库](#13)
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- [2 开始运行](#2)
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- [2.1 准备模型](#21)
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- [2.2 编译PaddleOCR C++预测demo](#22)
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- [2.3 运行demo](#23)
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- [3. FAQ](#3)
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本章节介绍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，本节将介绍如何在Linux\Windows (CPU\GPU)环境下配置C++环境并完成PaddleOCR模型部署。
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<a name="1"></a>
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## 1. 准备环境
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<a name="11"></a>
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### 1.1 运行准备
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- Linux环境，推荐使用docker。
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- Windows环境。
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* 该文档主要介绍基于Linux环境的PaddleOCR C++预测流程，如果需要在Windows下基于预测库进行C++预测，具体编译方法请参考[Windows下编译教程](./docs/windows_vs2019_build.md)
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<a name="12"></a>
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### 1.2 编译opencv库
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* 首先需要从opencv官网上下载在Linux环境下源码编译的包，以opencv3.4.7为例，下载命令如下。
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```bash
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cd deploy/cpp_infer
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wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/libs/opencv/opencv-3.4.7.tar.gz
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tar -xf opencv-3.4.7.tar.gz
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```
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最终可以在当前目录下看到`opencv-3.4.7/`的文件夹。
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* 编译opencv，设置opencv源码路径(`root_path`)以及安装路径(`install_path`)。进入opencv源码路径下，按照下面的方式进行编译。
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```shell
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root_path="your_opencv_root_path"
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install_path=${root_path}/opencv3
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build_dir=${root_path}/build
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rm -rf ${build_dir}
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mkdir ${build_dir}
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cd ${build_dir}
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cmake .. \
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-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=${install_path} \
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-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
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-DBUILD_SHARED_LIBS=OFF \
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-DWITH_IPP=OFF \
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-DBUILD_IPP_IW=OFF \
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-DWITH_LAPACK=OFF \
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-DWITH_EIGEN=OFF \
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-DCMAKE_INSTALL_LIBDIR=lib64 \
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-DWITH_ZLIB=ON \
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-DBUILD_ZLIB=ON \
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-DWITH_JPEG=ON \
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-DBUILD_JPEG=ON \
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||
-DWITH_PNG=ON \
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-DBUILD_PNG=ON \
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-DWITH_TIFF=ON \
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-DBUILD_TIFF=ON
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make -j
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make install
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```
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也可以直接修改`tools/build_opencv.sh`的内容，然后直接运行下面的命令进行编译。
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```shell
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sh tools/build_opencv.sh
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```
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其中`root_path`为下载的opencv源码路径，`install_path`为opencv的安装路径，`make install`完成之后，会在该文件夹下生成opencv头文件和库文件，用于后面的OCR代码编译。
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最终在安装路径下的文件结构如下所示。
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```
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opencv3/
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|-- bin
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|-- include
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|-- lib
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|-- lib64
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|-- share
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```
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<a name="13"></a>
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### 1.3 下载或者编译Paddle预测库
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可以选择直接下载安装或者从源码编译，下文分别进行具体说明。
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<a name="131"></a>
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#### 1.3.1 直接下载安装
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[Paddle预测库官网](https://paddleinference.paddlepaddle.org.cn/user_guides/download_lib.html#linux) 上提供了不同cuda版本的Linux预测库，可以在官网查看并选择合适的预测库版本（*建议选择paddle版本>=2.0.1版本的预测库* ）。
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下载之后解压:
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```shell
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tar -xf paddle_inference.tgz
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```
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最终会在当前的文件夹中生成`paddle_inference/`的子文件夹。
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<a name="132"></a>
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#### 1.3.2 预测库源码编译
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如果希望获取最新预测库特性，可以从github上克隆最新Paddle代码进行编译，生成最新的预测库。
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* 使用git获取代码:
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```shell
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git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git
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git checkout develop
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```
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* 进入Paddle目录，进行编译:
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```shell
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rm -rf build
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mkdir build
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cd build
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cmake .. \
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-DWITH_CONTRIB=OFF \
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-DWITH_MKL=ON \
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-DWITH_MKLDNN=ON \
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-DWITH_TESTING=OFF \
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-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
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-DWITH_INFERENCE_API_TEST=OFF \
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-DON_INFER=ON \
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-DWITH_PYTHON=ON
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make -j
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make inference_lib_dist
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```
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更多编译参数选项介绍可以参考[Paddle预测库编译文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/2.0/guides/05_inference_deployment/inference/build_and_install_lib_cn.html#congyuanmabianyi)。
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* 编译完成之后，可以在`build/paddle_inference_install_dir/`文件下看到生成了以下文件及文件夹。
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```
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build/paddle_inference_install_dir/
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|-- CMakeCache.txt
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|-- paddle
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|-- third_party
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|-- version.txt
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```
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其中`paddle`就是C++预测所需的Paddle库，`version.txt`中包含当前预测库的版本信息。
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<a name="2"></a>
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## 2. 开始运行
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<a name="21"></a>
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### 2.1 准备模型
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直接下载PaddleOCR提供的推理模型，或者参考[模型预测章节](../../doc/doc_ch/inference_ppocr.md)，将训练好的模型导出为推理模型。模型导出之后，假设放在`inference`目录下，则目录结构如下。
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```
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inference/
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|-- det_db
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| |--inference.pdiparams
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| |--inference.pdmodel
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|-- rec_rcnn
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| |--inference.pdiparams
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| |--inference.pdmodel
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|-- cls
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| |--inference.pdiparams
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| |--inference.pdmodel
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|-- table
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| |--inference.pdiparams
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| |--inference.pdmodel
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|-- layout
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| |--inference.pdiparams
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| |--inference.pdmodel
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```
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<a name="22"></a>
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### 2.2 编译PaddleOCR C++预测demo
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编译命令如下，其中Paddle C++预测库、opencv等其他依赖库的地址需要换成自己机器上的实际地址。
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```shell
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sh tools/build.sh
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```
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具体的，需要修改`tools/build.sh`中环境路径，相关内容如下：
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```shell
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OPENCV_DIR=your_opencv_dir
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LIB_DIR=your_paddle_inference_dir
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CUDA_LIB_DIR=your_cuda_lib_dir
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CUDNN_LIB_DIR=/your_cudnn_lib_dir
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```
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||
其中，`OPENCV_DIR`为opencv编译安装的地址；`LIB_DIR`为下载(`paddle_inference`文件夹)或者编译生成的Paddle预测库地址(`build/paddle_inference_install_dir`文件夹)；`CUDA_LIB_DIR`为cuda库文件地址，在docker中为`/usr/local/cuda/lib64`；`CUDNN_LIB_DIR`为cudnn库文件地址，在docker中为`/usr/lib/x86_64-linux-gnu/`。**注意：以上路径都写绝对路径，不要写相对路径。**
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编译完成之后，会在`build`文件夹下生成一个名为`ppocr`的可执行文件。
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<a name="23"></a>
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### 2.3 运行demo
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本demo支持系统串联调用，也支持单个功能的调用，如，只使用检测或识别功能。
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**注意** ppocr默认使用`PP-OCRv3`模型，识别模型使用的输入shape为`3,48,320`, 如需使用旧版本的PP-OCR模型，则需要设置参数`--rec_img_h=32`。
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运行方式：
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```shell
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./build/ppocr [--param1] [--param2] [...]
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```
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具体命令如下：
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##### 1. 检测+分类+识别：
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```shell
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./build/ppocr --det_model_dir=inference/det_db \
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--rec_model_dir=inference/rec_rcnn \
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--cls_model_dir=inference/cls \
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--image_dir=../../doc/imgs/12.jpg \
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--use_angle_cls=true \
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--det=true \
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--rec=true \
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--cls=true \
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```
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##### 2. 检测+识别：
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```shell
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./build/ppocr --det_model_dir=inference/det_db \
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--rec_model_dir=inference/rec_rcnn \
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--image_dir=../../doc/imgs/12.jpg \
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--use_angle_cls=false \
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--det=true \
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--rec=true \
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--cls=false \
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```
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##### 3. 检测：
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```shell
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./build/ppocr --det_model_dir=inference/det_db \
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--image_dir=../../doc/imgs/12.jpg \
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||
--det=true \
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||
--rec=false
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```
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##### 4. 分类+识别：
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```shell
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./build/ppocr --rec_model_dir=inference/rec_rcnn \
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--cls_model_dir=inference/cls \
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--image_dir=../../doc/imgs_words/ch/word_1.jpg \
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--use_angle_cls=true \
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--det=false \
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--rec=true \
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--cls=true \
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```
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##### 5. 识别：
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```shell
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./build/ppocr --rec_model_dir=inference/rec_rcnn \
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--image_dir=../../doc/imgs_words/ch/word_1.jpg \
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||
--use_angle_cls=false \
|
||
--det=false \
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||
--rec=true \
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||
--cls=false \
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||
```
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##### 6. 分类：
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```shell
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./build/ppocr --cls_model_dir=inference/cls \
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--cls_model_dir=inference/cls \
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--image_dir=../../doc/imgs_words/ch/word_1.jpg \
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--use_angle_cls=true \
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--det=false \
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--rec=false \
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--cls=true \
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```
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##### 7. 版面分析+表格识别
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```shell
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./build/ppocr --det_model_dir=inference/det_db \
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--rec_model_dir=inference/rec_rcnn \
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--table_model_dir=inference/table \
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--image_dir=../../ppstructure/docs/table/table.jpg \
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--layout_model_dir=inference/layout \
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--type=structure \
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--table=true \
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--layout=true
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```
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##### 8. 版面分析
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```shell
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./build/ppocr --layout_model_dir=inference/layout \
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--image_dir=../../ppstructure/docs/table/1.png \
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||
--type=structure \
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||
--table=false \
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||
--layout=true \
|
||
--det=false \
|
||
--rec=false
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```
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##### 9. 表格识别
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```shell
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./build/ppocr --det_model_dir=inference/det_db \
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--rec_model_dir=inference/rec_rcnn \
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--table_model_dir=inference/table \
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--image_dir=../../ppstructure/docs/table/table.jpg \
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||
--type=structure \
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--table=true
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```
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更多支持的可调节参数解释如下：
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- 通用参数
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|参数名称|类型|默认参数|意义|
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| :---: | :---: | :---: | :---: |
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|use_gpu|bool|false|是否使用GPU|
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|gpu_id|int|0|GPU id，使用GPU时有效|
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|gpu_mem|int|4000|申请的GPU内存|
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|cpu_math_library_num_threads|int|10|CPU预测时的线程数，在机器核数充足的情况下，该值越大，预测速度越快|
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|enable_mkldnn|bool|true|是否使用mkldnn库|
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|output|str|./output|可视化结果保存的路径|
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||
- 前向相关
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|参数名称|类型|默认参数|意义|
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| :---: | :---: | :---: | :---: |
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||
|det|bool|true|前向是否执行文字检测|
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|rec|bool|true|前向是否执行文字识别|
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|cls|bool|false|前向是否执行文字方向分类|
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- 检测模型相关
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|参数名称|类型|默认参数|意义|
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| :---: | :---: | :---: | :---: |
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|det_model_dir|string|-|检测模型inference model地址|
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|max_side_len|int|960|输入图像长宽大于960时，等比例缩放图像，使得图像最长边为960|
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|det_db_thresh|float|0.3|用于过滤DB预测的二值化图像，设置为0.-0.3对结果影响不明显|
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|det_db_box_thresh|float|0.5|DB后处理过滤box的阈值，如果检测存在漏框情况，可酌情减小|
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|det_db_unclip_ratio|float|1.6|表示文本框的紧致程度，越小则文本框更靠近文本|
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|det_db_score_mode|string|slow|slow:使用多边形框计算bbox score，fast:使用矩形框计算。矩形框计算速度更快，多边形框对弯曲文本区域计算更准确。|
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|visualize|bool|true|是否对结果进行可视化，为1时，预测结果会保存在`output`字段指定的文件夹下和输入图像同名的图像上。|
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- 方向分类器相关
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||
|参数名称|类型|默认参数|意义|
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| :---: | :---: | :---: | :---: |
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|use_angle_cls|bool|false|是否使用方向分类器|
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|cls_model_dir|string|-|方向分类器inference model地址|
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|cls_thresh|float|0.9|方向分类器的得分阈值|
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|cls_batch_num|int|1|方向分类器batchsize|
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- 文字识别模型相关
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||
|参数名称|类型|默认参数|意义|
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| :---: | :---: | :---: | :---: |
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|rec_model_dir|string|-|文字识别模型inference model地址|
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||
|rec_char_dict_path|string|../../ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt|字典文件|
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|rec_batch_num|int|6|文字识别模型batchsize|
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|rec_img_h|int|48|文字识别模型输入图像高度|
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|rec_img_w|int|320|文字识别模型输入图像宽度|
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- 版面分析模型相关
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||
|参数名称|类型|默认参数|意义|
|
||
| :---: | :---: | :---: | :---: |
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||
|layout_model_dir|string|-|版面分析模型inference model地址|
|
||
|layout_dict_path|string|../../ppocr/utils/dict/layout_dict/layout_publaynet_dict.txt|字典文件|
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||
|layout_score_threshold|float|0.5|检测框的分数阈值|
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|layout_nms_threshold|float|0.5|nms的阈值|
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||
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||
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- 表格识别模型相关
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||
|
||
|参数名称|类型|默认参数|意义|
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||
| :---: | :---: | :---: | :---: |
|
||
|table_model_dir|string|-|表格识别模型inference model地址|
|
||
|table_char_dict_path|string|../../ppocr/utils/dict/table_structure_dict_ch.txt|字典文件|
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||
|table_max_len|int|488|表格识别模型输入图像长边大小，最终网络输入图像大小为（table_max_len，table_max_len）|
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|merge_no_span_structure|bool|true|是否合并<td> 和 </td> 为<td></td>|
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* PaddleOCR也支持多语言的预测，更多支持的语言和模型可以参考[识别文档](../../doc/doc_ch/recognition.md)中的多语言字典与模型部分，如果希望进行多语言预测，只需将修改`rec_char_dict_path`（字典文件路径）以及`rec_model_dir`（inference模型路径）字段即可。
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最终屏幕上会输出检测结果如下。
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- ocr
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```bash
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predict img: ../../doc/imgs/12.jpg
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||
../../doc/imgs/12.jpg
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||
0 det boxes: [[74,553],[427,542],[428,571],[75,582]] rec text: 打浦路252935号 rec score: 0.947724
|
||
1 det boxes: [[23,507],[513,488],[515,529],[24,548]] rec text: 绿洲仕格维花园公寓 rec score: 0.993728
|
||
2 det boxes: [[187,456],[399,448],[400,480],[188,488]] rec text: 打浦路15号 rec score: 0.964994
|
||
3 det boxes: [[42,413],[483,391],[484,428],[43,450]] rec text: 上海斯格威铂尔大酒店 rec score: 0.980086
|
||
The detection visualized image saved in ./output//12.jpg
|
||
```
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||
|
||
- layout+table
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||
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||
```bash
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||
predict img: ../../ppstructure/docs/table/1.png
|
||
0 type: text, region: [12,729,410,848], score: 0.781044, res: count of ocr result is : 7
|
||
********** print ocr result **********
|
||
0 det boxes: [[4,1],[79,1],[79,12],[4,12]] rec text: CTW1500. rec score: 0.769472
|
||
...
|
||
6 det boxes: [[4,99],[391,99],[391,112],[4,112]] rec text: sate-of-the-artmethods[12.34.36l.ourapproachachieves rec score: 0.90414
|
||
********** end print ocr result **********
|
||
1 type: text, region: [69,342,342,359], score: 0.703666, res: count of ocr result is : 1
|
||
********** print ocr result **********
|
||
0 det boxes: [[8,2],[269,2],[269,13],[8,13]] rec text: Table6.Experimentalresults on CTW-1500 rec score: 0.890454
|
||
********** end print ocr result **********
|
||
2 type: text, region: [70,316,706,332], score: 0.659738, res: count of ocr result is : 2
|
||
********** print ocr result **********
|
||
0 det boxes: [[373,2],[630,2],[630,11],[373,11]] rec text: oroposals.andthegreencontoursarefinal rec score: 0.919729
|
||
1 det boxes: [[8,3],[357,3],[357,11],[8,11]] rec text: Visualexperimentalresultshebluecontoursareboundar rec score: 0.915963
|
||
********** end print ocr result **********
|
||
3 type: text, region: [489,342,789,359], score: 0.630538, res: count of ocr result is : 1
|
||
********** print ocr result **********
|
||
0 det boxes: [[8,2],[294,2],[294,14],[8,14]] rec text: Table7.Experimentalresults onMSRA-TD500 rec score: 0.942251
|
||
********** end print ocr result **********
|
||
4 type: text, region: [444,751,841,848], score: 0.607345, res: count of ocr result is : 5
|
||
********** print ocr result **********
|
||
0 det boxes: [[19,3],[389,3],[389,17],[19,17]] rec text: Inthispaper,weproposeanovel adaptivebound rec score: 0.941031
|
||
1 det boxes: [[4,22],[390,22],[390,36],[4,36]] rec text: aryproposalnetworkforarbitraryshapetextdetection rec score: 0.960172
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2 det boxes: [[4,42],[392,42],[392,56],[4,56]] rec text: whichadoptanboundaryproposalmodeltogeneratecoarse rec score: 0.934647
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3 det boxes: [[4,61],[389,61],[389,75],[4,75]] rec text: ooundaryproposals,andthenadoptanadaptiveboundary rec score: 0.946296
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4 det boxes: [[5,80],[387,80],[387,93],[5,93]] rec text: leformationmodelcombinedwithGCNandRNNtoper rec score: 0.952401
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5 type: title, region: [444,705,564,724], score: 0.785429, res: count of ocr result is : 1
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0 det boxes: [[6,2],[113,2],[113,14],[6,14]] rec text: 5.Conclusion rec score: 0.856903
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6 type: table, region: [14,360,402,711], score: 0.963643, res: <html><body><table><thead><tr><td>Methods</td><td>Ext</td><td>R</td><td>P</td><td>F</td><td>FPS</td></tr></thead><tbody><tr><td>TextSnake [18]</td><td>Syn</td><td>85.3</td><td>67.9</td><td>75.6</td><td></td></tr><tr><td>CSE [17]</td><td>MiLT</td><td>76.1</td><td>78.7</td><td>77.4</td><td>0.38</td></tr><tr><td>LOMO[40]</td><td>Syn</td><td>76.5</td><td>85.7</td><td>80.8</td><td>4.4</td></tr><tr><td>ATRR[35]</td><td>Sy-</td><td>80.2</td><td>80.1</td><td>80.1</td><td>-</td></tr><tr><td>SegLink++ [28]</td><td>Syn</td><td>79.8</td><td>82.8</td><td>81.3</td><td>-</td></tr><tr><td>TextField [37]</td><td>Syn</td><td>79.8</td><td>83.0</td><td>81.4</td><td>6.0</td></tr><tr><td>MSR[38]</td><td>Syn</td><td>79.0</td><td>84.1</td><td>81.5</td><td>4.3</td></tr><tr><td>PSENet-1s [33]</td><td>MLT</td><td>79.7</td><td>84.8</td><td>82.2</td><td>3.9</td></tr><tr><td>DB [12]</td><td>Syn</td><td>80.2</td><td>86.9</td><td>83.4</td><td>22.0</td></tr><tr><td>CRAFT [2]</td><td>Syn</td><td>81.1</td><td>86.0</td><td>83.5</td><td>-</td></tr><tr><td>TextDragon [5]</td><td>MLT+</td><td>82.8</td><td>84.5</td><td>83.6</td><td></td></tr><tr><td>PAN [34]</td><td>Syn</td><td>81.2</td><td>86.4</td><td>83.7</td><td>39.8</td></tr><tr><td>ContourNet [36]</td><td></td><td>84.1</td><td>83.7</td><td>83.9</td><td>4.5</td></tr><tr><td>DRRG [41]</td><td>MLT</td><td>83.02</td><td>85.93</td><td>84.45</td><td>-</td></tr><tr><td>TextPerception[23]</td><td>Syn</td><td>81.9</td><td>87.5</td><td>84.6</td><td></td></tr><tr><td>Ours</td><td> Syn</td><td>80.57</td><td>87.66</td><td>83.97</td><td>12.08</td></tr><tr><td>Ours</td><td></td><td>81.45</td><td>87.81</td><td>84.51</td><td>12.15</td></tr><tr><td>Ours</td><td>MLT</td><td>83.60</td><td>86.45</td><td>85.00</td><td>12.21</td></tr></tbody></table></body></html>
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The table visualized image saved in ./output//6_1.png
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7 type: table, region: [462,359,820,657], score: 0.953917, res: <html><body><table><thead><tr><td>Methods</td><td>R</td><td>P</td><td>F</td><td>FPS</td></tr></thead><tbody><tr><td>SegLink [26]</td><td>70.0</td><td>86.0</td><td>77.0</td><td>8.9</td></tr><tr><td>PixelLink [4]</td><td>73.2</td><td>83.0</td><td>77.8</td><td>-</td></tr><tr><td>TextSnake [18]</td><td>73.9</td><td>83.2</td><td>78.3</td><td>1.1</td></tr><tr><td>TextField [37]</td><td>75.9</td><td>87.4</td><td>81.3</td><td>5.2 </td></tr><tr><td>MSR[38]</td><td>76.7</td><td>87.4</td><td>81.7</td><td>-</td></tr><tr><td>FTSN[3]</td><td>77.1</td><td>87.6</td><td>82.0</td><td>:</td></tr><tr><td>LSE[30]</td><td>81.7</td><td>84.2</td><td>82.9</td><td></td></tr><tr><td>CRAFT [2]</td><td>78.2</td><td>88.2</td><td>82.9</td><td>8.6</td></tr><tr><td>MCN [16]</td><td>79</td><td>88</td><td>83</td><td>-</td></tr><tr><td>ATRR[35]</td><td>82.1</td><td>85.2</td><td>83.6</td><td>-</td></tr><tr><td>PAN [34]</td><td>83.8</td><td>84.4</td><td>84.1</td><td>30.2</td></tr><tr><td>DB[12]</td><td>79.2</td><td>91.5</td><td>84.9</td><td>32.0</td></tr><tr><td>DRRG [41]</td><td>82.30</td><td>88.05</td><td>85.08</td><td>-</td></tr><tr><td>Ours (SynText)</td><td>80.68</td><td>85.40</td><td>82.97</td><td>12.68</td></tr><tr><td>Ours (MLT-17)</td><td>84.54</td><td>86.62</td><td>85.57</td><td>12.31</td></tr></tbody></table></body></html>
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The table visualized image saved in ./output//7_1.png
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8 type: figure, region: [14,3,836,310], score: 0.969443, res: count of ocr result is : 26
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0 det boxes: [[506,14],[539,15],[539,22],[506,21]] rec text: E rec score: 0.318073
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...
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25 det boxes: [[680,290],[759,288],[759,303],[680,305]] rec text: (d) CTW1500 rec score: 0.95911
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********** end print ocr result **********
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<a name="3"></a>
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## 3. FAQ
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1. 遇到报错 `unable to access 'https://github.com/LDOUBLEV/AutoLog.git/': gnutls_handshake() failed: The TLS connection was non-properly terminated.`， 将 `deploy/cpp_infer/external-cmake/auto-log.cmake` 中的github地址改为 https://gitee.com/Double_V/AutoLog 地址即可。
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