add api for cpp

docs/deploy/server/cpp/api.md

+# C++代码接口说明
+
+## 头文件
+`include/paddlex/paddlex.h`
+
+## 类 PaddleX::Model
+
+模型类，用于加载PaddleX训练的模型。
+
+### 模型加载
+```
+PaddleX::Model::Init(const std::string& model_dir,
+                     bool use_gpu = false,
+                     bool use_trt = false,
+                     bool use_mkl = true,
+                     bool mkl_thread_num = 4,
+                     int gpu_id = 0,
+                     std::string key = "",
+                     bool use_ir_optim = true)
+```
+
+**参数**  
+- model_dir: 模型目录路径
+- use_gpu: 是否使用gpu预测
+- use_trt: 是否使用TensorRT
+- use_mkl: 是否使用MKLDNN加速模型在CPU上的预测性能
+- mkl_thread_num: 使用MKLDNN时，线程数量
+- gpu_id: 使用gpu的id号
+- key: 模型解密密钥，此参数用于加载加密的PaddleX模型时使用
+- use_ir_optim: 是否加速模型后进行图优化
+
+**返回值**
+- 返回true或false，表示模型是否加载成功
+
+### 模型预测推断
+
+**分类模型单张图片预测**
+```
+PaddleX::Model::predict(const cv::Mat& im, ClsResult* result)
+```
+**分类模型多张图片批预测**
+```
+PaddleX::Model::predict(const std::vector<cv::Mat>& im_batch, std::vector<ClsResult>* results)
+```
+**目标检测/实例分割模型单张图片预测**
+```
+PaddleX::Model::predict(const cv::Mat& im, DetResult* result)
+```
+**目标检测/实例分割模型多张图片批预测**
+```
+PaddleX::Model::predict(const std::vector<cv::Mat>& im_batch, std::vector<DetResult>* results)
+```
+**语义分割模型单张图片预测**
+```
+PaddleX::Model::predict(const cv::Mat& im, SegResult* result)
+```
+**语义分割模型多张图片批预测**
+```
+PaddleX::Model::predict(const std::vector<cv::Mat>& im_batch, std::vector<SegResult>* results)
+```
+各接口返回值为true或false，用于表示是否预测成功
+
+预测时，需传入cv::Mat结构体，结构需与如下示代码加载的结构体一致
+```
+cv::Mat im = cv::imread('test.jpg', 1);
+```
+当使用批预测时，注意会传入的vector中所有数据作为一个批次进行预测，因此vector越大，所需要使用的GPU显存会越高。
+
+预测时，同时传入ClsResult/DetResult/SegResult结构体，用于存放模型的预测结果，各结构体说明如下
+```
+// 分类模型预测结果
+class ClsResult {
+ public:
+  int category_id; // 类别id
+  std::string category; // 类别标签
+  float score; // 预测置信度
+  std::string type = "cls";
+}
+
+// 目标检测/实例分割模型预测结果
+class DetResult {
+ public:
+  std::vector<Box> boxes; // 预测结果中的各个目标框
+  int mask_resolution; 
+  std::string type = "det";
+}
+
+// 语义分割模型预测结果
+class SegResult : public BaseResult {
+ public:
+  Mask<int64_t> label_map; // 预测分割中各像素的类别
+  Mask<float> score_map; // 预测分割中各像素的置信度
+  std::string type = "seg";
+}
+
+struct Box {
+  int category_id; // 类别id
+  std::string category; // 类别标签
+  float score; // 置信度
+  std::vector<float> coordinate; // 4个元素值，表示xmin, ymin, width, height
+  Mask<int> mask; // 实例分割中，用于表示Box内的分割结果
+}
+
+struct Mask {
+  std::vector<T> data; // 分割中的label map或score map
+  std::vector<int> shape; // 表示分割图的shape
+}
+```
+
+## 预测结果可视化
+
+### 目标检测/实例分割结果可视化
+```
+PaddleX::Visualize(const cv::Mat& img, // 原图
+				   const DetResult& result, // 预测结果
+				   const std::map<int, std::string>& labels // 各类别信息<id, label_name>
+				  )
+```
+返回cv::Mat结构体，即为可视化后的结果
+
+### 语义分割结果可视化
+```
+PaddleX::Visualize(const cv::Mat& img, // 原图
+				   const SegResult& result, // 预测结果
+                   const std::map<int, std::string>& labels // 各类别信息<id, label_name>
+                  )
+```
+返回cv::Mat结构体，即为可视化后的结果
+
+
+## 代码示例
+
+- 图像分类 [PaddleX/deploy/cpp/demo/classifier.cpp](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/deploy/cpp/demo/classifier.cpp)  
+- 目标检测/实例分割 [PaddleX/deploy/cpp/demo/detector.cpp](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/deploy/cpp/demo/detector.cpp)
+- 语义分割 [PaddleX/deploy/cpp/demo/segmenter.cpp](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/deploy/cpp/demo/segmenter.cpp)

docs/deploy/server/cpp/index.rst

@@ -8,3 +8,4 @@ C++部署
 
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