readme.md

- [服务器端C++预测](#服务器端c预测)
  - [1. 准备环境](#1-准备环境)
    - [1.0 运行准备](#10-运行准备)
    - [1.1 编译opencv库](#11-编译opencv库)
    - [1.2 下载或者编译Paddle预测库](#12-下载或者编译paddle预测库)
      - [1.2.1 直接下载安装](#121-直接下载安装)
      - [1.2.2 预测库源码编译](#122-预测库源码编译)
  - [2 开始运行](#2-开始运行)
    - [2.1 将模型导出为inference model](#21-将模型导出为inference-model)
    - [2.2 编译PaddleOCR C++预测demo](#22-编译paddleocr-c预测demo)
    - [2.3 运行demo](#23-运行demo)
        - [1. 只调用检测：](#1-只调用检测)
        - [2. 只调用识别：](#2-只调用识别)
        - [3. 调用串联：](#3-调用串联)
  - [3. FAQ](#3-faq)

# 服务器端C++预测

本章节介绍PaddleOCR 模型的的C++部署方法，与之对应的python预测部署方式参考[文档](../../doc/doc_ch/inference.md)。
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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## 1. 准备环境

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### 1.0 运行准备

- Linux环境，推荐使用docker。
- Windows环境，目前支持基于`Visual Studio 2019 Community`进行编译。

* 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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### 1.1 编译opencv库

* 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。

```bash
cd deploy/cpp_infer
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/libs/opencv/opencv-3.4.7.tar.gz
tar -xf opencv-3.4.7.tar.gz
```

最终可以在当前目录下看到`opencv-3.4.7/`的文件夹。

* 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。

```shell
root_path="your_opencv_root_path"
install_path=${root_path}/opencv3
build_dir=${root_path}/build

rm -rf ${build_dir}
mkdir ${build_dir}
cd ${build_dir}

cmake .. \
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=${install_path} \
    -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
    -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF \
    -DWITH_IPP=OFF \
    -DBUILD_IPP_IW=OFF \
    -DWITH_LAPACK=OFF \
    -DWITH_EIGEN=OFF \
    -DCMAKE_INSTALL_LIBDIR=lib64 \
    -DWITH_ZLIB=ON \
    -DBUILD_ZLIB=ON \
    -DWITH_JPEG=ON \
    -DBUILD_JPEG=ON \
    -DWITH_PNG=ON \
    -DBUILD_PNG=ON \
    -DWITH_TIFF=ON \
    -DBUILD_TIFF=ON

make -j
make install
```

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。

```shell
sh tools/build_opencv.sh
```

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。

最终在安装路径下的文件结构如下所示。

```
opencv3/
|-- bin
|-- include
|-- lib
|-- lib64
|-- share
```

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### 1.2 下载或者编译Paddle预测库

* 有2种方式获取Paddle预测库，下面进行详细介绍。


#### 1.2.1 直接下载安装

* [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* ）。

* 下载之后使用下面的方法解压。

```
tar -xf paddle_inference.tgz
```

最终会在当前的文件夹中生成`paddle_inference/`的子文件夹。

#### 1.2.2 预测库源码编译
* 如果希望获取最新预测库特性，可以从Paddle github上克隆最新代码，源码编译预测库。
* 可以参考[Paddle预测库安装编译说明](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/2.0/guides/05_inference_deployment/inference/build_and_install_lib_cn.html#congyuanmabianyi) 的说明，从github上获取Paddle代码，然后进行编译，生成最新的预测库。使用git获取代码方法如下。

```shell
git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git
git checkout develop
```

* 进入Paddle目录后，编译方法如下。

```shell
rm -rf build
mkdir build
cd build

cmake  .. \
    -DWITH_CONTRIB=OFF \
    -DWITH_MKL=ON \
    -DWITH_MKLDNN=ON  \
    -DWITH_TESTING=OFF \
    -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
    -DWITH_INFERENCE_API_TEST=OFF \
    -DON_INFER=ON \
    -DWITH_PYTHON=ON
make -j
make inference_lib_dist
```

更多编译参数选项介绍可以参考[文档说明](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/2.0/guides/05_inference_deployment/inference/build_and_install_lib_cn.html#congyuanmabianyi)。


* 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。

```
build/paddle_inference_install_dir/
|-- CMakeCache.txt
|-- paddle
|-- third_party
|-- version.txt
```

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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## 2 开始运行

<a name="21"></a>

### 2.1 将模型导出为inference model

* 可以参考[模型预测章节](../../doc/doc_ch/inference.md)，导出inference model，用于模型预测。模型导出之后，假设放在`inference`目录下，则目录结构如下。

```
inference/
|-- det_db
|   |--inference.pdiparams
|   |--inference.pdmodel
|-- rec_rcnn
|   |--inference.pdiparams
|   |--inference.pdmodel
```

<a name="22"></a>

### 2.2 编译PaddleOCR C++预测demo

* 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。

```shell
sh tools/build.sh
```

* 具体的，需要修改`tools/build.sh`中环境路径，相关内容如下：

```shell
OPENCV_DIR=your_opencv_dir
LIB_DIR=your_paddle_inference_dir
CUDA_LIB_DIR=your_cuda_lib_dir
CUDNN_LIB_DIR=/your_cudnn_lib_dir
```

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。**


* 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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### 2.3 运行demo

运行方式：  
```shell
./build/ppocr <mode> [--param1] [--param2] [...]
```
其中，`mode`为必选参数，表示选择的功能，取值范围['det', 'rec', 'system']，分别表示调用检测、识别、检测识别串联（包括方向分类器）。具体命令如下：

##### 1. 只调用检测：
```shell
./build/ppocr det \
    --det_model_dir=inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer \
    --image_dir=../../doc/imgs/12.jpg
```
##### 2. 只调用识别：
```shell
./build/ppocr rec \
    --rec_model_dir=inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer \
    --image_dir=../../doc/imgs_words/ch/
```
##### 3. 调用串联：
```shell
# 不使用方向分类器
./build/ppocr system \
    --det_model_dir=inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer \
    --rec_model_dir=inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer \
    --image_dir=../../doc/imgs/12.jpg
# 使用方向分类器
./build/ppocr system \
    --det_model_dir=inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer \
    --use_angle_cls=true \
    --cls_model_dir=inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer \
    --rec_model_dir=inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer \
    --image_dir=../../doc/imgs/12.jpg
```

更多支持的可调节参数解释如下：

- 通用参数

|参数名称|类型|默认参数|意义|
| :---: | :---: | :---: | :---: |
|use_gpu|bool|false|是否使用GPU|
|gpu_id|int|0|GPU id，使用GPU时有效|
|gpu_mem|int|4000|申请的GPU内存|
|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|
|enable_mkldnn|bool|true|是否使用mkldnn库|

- 检测模型相关

|参数名称|类型|默认参数|意义|
| :---: | :---: | :---: | :---: |
|det_model_dir|string|-|检测模型inference model地址|
|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|
|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|
|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|
|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|
|use_polygon_score|bool|false|是否使用多边形框计算bbox score，false表示使用矩形框计算。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。|
|visualize|bool|true|是否对结果进行可视化，为1时，会在当前文件夹下保存文件名为`ocr_vis.png`的预测结果。|

- 方向分类器相关

|参数名称|类型|默认参数|意义|
| :---: | :---: | :---: | :---: |
|use_angle_cls|bool|false|是否使用方向分类器|
|cls_model_dir|string|-|方向分类器inference model地址|
|cls_thresh|float|0.9|方向分类器的得分阈值|

- 识别模型相关

|参数名称|类型|默认参数|意义|
| :---: | :---: | :---: | :---: |
|rec_model_dir|string|-|识别模型inference model地址|
|rec_char_dict_path|string|../../ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt|字典文件|


* 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。

最终屏幕上会输出检测结果如下。

<div align="center">
    <img src="./imgs/cpp_infer_pred_12.png" width="600">
</div>

## 3. FAQ

 1.  遇到报错 `unable to access 'https://github.com/LDOUBLEV/AutoLog.git/': gnutls_handshake() failed: The TLS connection was non-properly terminated.` 首先在gitee导入`https://github.com/LDOUBLEV/AutoLog` 项目，然后将 `deploy/cpp_infer/external-cmake/auto-log.cmake` 中的github地址改为gitee地址即可。