readme.md 3.6 KB
Newer Older
littletomatodonkey's avatar
littletomatodonkey 已提交
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149
# 服务器端C++预测

本教程将介绍在服务器端部署PaddleOCR超轻量中文检测、识别模型的详细步骤。


## 1. 准备环境

### 运行准备
- Linux环境,推荐使用docker。

### 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。

```
wget https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.7.tar.gz
tar -xf 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=/paddle/libs/opencv-3.4.7
install_path=${root_path}/opencv3

rm -rf build
mkdir build
cd build

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
```

最终在安装路径下的文件结构如下所示。

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

### 1.2 编译Paddle预测库

* 可以参考[Paddle预测库官网](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/advanced_guide/inference_deployment/inference/build_and_install_lib_cn.html)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
```

* 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=OFF  \
    -DWITH_TESTING=OFF \
    -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
    -DWITH_INFERENCE_API_TEST=OFF \
    -DON_INFER=ON \
    -DWITH_PYTHON=ON
make -j16
make inference_lib_dist
```

更多编译参数选项可以参考Paddle C++预测库官网:[https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/advanced_guide/inference_deployment/inference/build_and_install_lib_cn.html](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/advanced_guide/inference_deployment/inference/build_and_install_lib_cn.html)


* 编译完成之后,可以在`build/fluid_inference_install_dir/`文件下看到生成了以下文件及文件夹。

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

其中`paddle`就是之后进行C++预测时所需的Paddle库,`version.txt`中包含当前预测库的版本信息。


## 2 开始运行

### 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
|   |--model
|   |--params
|-- rec_rcnn
|   |--model
|   |--params
```


### 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
```

* 编译完成之后,会在`build`文件夹下生成一个名为`ocr_system`的可执行文件。


### 运行demo
* 执行以下命令,完成对一幅图像的OCR识别与检测,最终输出

```shell
sh tools/run.sh
```

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>