服务器端C++预测
- 1. 准备环境
- 2 开始运行

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。 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。

1. 准备环境

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

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。

root_path=your_opencv_root_path
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

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

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。

git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git
git checkout release/2.1

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。

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。

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，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

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。

sh tools/build.sh

具体地，tools/build.sh中内容如下。

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
BUILD_DIR=build
rm -rf ${BUILD_DIR}
mkdir ${BUILD_DIR}
cd ${BUILD_DIR}
cmake .. \
    -DPADDLE_LIB=${LIB_DIR} \
    -DWITH_MKL=ON \
    -DDEMO_NAME=ocr_system \
    -DWITH_GPU=OFF \
    -DWITH_STATIC_LIB=OFF \
    -DUSE_TENSORRT=OFF \
    -DOPENCV_DIR=${OPENCV_DIR} \
    -DCUDNN_LIB=${CUDNN_LIB_DIR} \
    -DCUDA_LIB=${CUDA_LIB_DIR} \
make -j

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/。

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。

sh tools/run.sh

若需要使用方向分类器，则需要将tools/config.txt中的use_angle_cls参数修改为1，表示开启方向分类器的预测。
更多地，tools/config.txt中的参数及解释如下。

use_gpu  0 # 是否使用GPU，1表示使用，0表示不使用
gpu_id  0 # GPU id，使用GPU时有效
gpu_mem  4000  # 申请的GPU内存
cpu_math_library_num_threads  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
use_mkldnn 1 # 是否使用mkldnn库
# det config
max_side_len  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  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  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  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 1 # 是否使用多边形框计算bbox score，0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。
det_model_dir  ./inference/det_db # 检测模型inference model地址
# cls config
use_angle_cls 0 # 是否使用方向分类器，0表示不使用，1表示使用
cls_model_dir ./inference/cls # 方向分类器inference model地址
cls_thresh  0.9 # 方向分类器的得分阈值
# rec config
rec_model_dir  ./inference/rec_crnn # 识别模型inference model地址
char_list_file ../../ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt # 字典文件
# show the detection results
visualize 1 # 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。