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@@ -5,20 +5,20 @@ PaddleOCR在Windows 平台下基于`Visual Studio 2019 Community` 进行了测
 
 ## 前置条件
 * Visual Studio 2019
-* CUDA 9.0 / CUDA 10.0，cudnn 7+ （仅在使用GPU版本的预测库时需要）
+* CUDA 10.2，cudnn 7+ （仅在使用GPU版本的预测库时需要）
 * CMake 3.0+
 
 请确保系统已经安装好上述基本软件，我们使用的是`VS2019`的社区版。
 
 **下面所有示例以工作目录为 `D:\projects`演示**。
 
-### Step1: 下载PaddlePaddle C++ 预测库 fluid_inference
+### Step1: 下载PaddlePaddle C++ 预测库 paddle_inference
 
 PaddlePaddle C++ 预测库针对不同的`CPU`和`CUDA`版本提供了不同的预编译版本，请根据实际情况下载:  [C++预测库下载列表](https://paddleinference.paddlepaddle.org.cn/user_guides/download_lib.html#windows)
 
-解压后`D:\projects\fluid_inference`目录包含内容为：
+解压后`D:\projects\paddle_inference`目录包含内容为：
 ```
-fluid_inference
+paddle_inference
 ├── paddle # paddle核心库和头文件
 |
 ├── third_party # 第三方依赖库和头文件
@@ -46,13 +46,13 @@ fluid_inference
 
 ![step2.2](https://paddleseg.bj.bcebos.com/inference/vs2019_step3.png)
 
-3. 点击：`项目`->`cpp_inference_demo的CMake设置`
+3. 点击：`项目`->`CMake设置`
 
 ![step3](https://paddleseg.bj.bcebos.com/inference/vs2019_step4.png)
 
-4. 点击`浏览`，分别设置编译选项指定`CUDA`、`CUDNN_LIB`、`OpenCV`、`Paddle预测库`的路径
+4. 分别设置编译选项指定`CUDA`、`CUDNN_LIB`、`OpenCV`、`Paddle预测库`的路径
 
-三个编译参数的含义说明如下（带`*`表示仅在使用**GPU版本**预测库时指定, 其中CUDA库版本尽量对齐，**使用9.0、10.0版本，不使用9.2、10.1等版本CUDA库**）：
+三个编译参数的含义说明如下（带`*`表示仅在使用**GPU版本**预测库时指定, 其中CUDA库版本尽量对齐）：
 
 |  参数名   | 含义  |
 |  ----  | ----  |
@@ -67,6 +67,11 @@ fluid_inference
 
 ![step4](https://paddleseg.bj.bcebos.com/inference/vs2019_step5.png)
 
+下面给出with GPU的配置示例：
+![step5](./vs2019_build_withgpu_config.png)
+**注意：**
+  CMAKE_BACKWARDS的版本要根据平台安装cmake的版本进行设置。
+
 **设置完成后**, 点击上图中`保存并生成CMake缓存以加载变量`。
 
 5. 点击`生成`->`全部生成`
@@ -74,24 +79,34 @@ fluid_inference
 ![step6](https://paddleseg.bj.bcebos.com/inference/vs2019_step6.png)
 
 
-### Step4: 预测及可视化
+### Step4: 预测
 
-上述`Visual Studio 2019`编译产出的可执行文件在`out\build\x64-Release`目录下，打开`cmd`，并切换到该目录：
+上述`Visual Studio 2019`编译产出的可执行文件在`out\build\x64-Release\Release`目录下，打开`cmd`，并切换到`D:\projects\PaddleOCR\deploy\cpp_infer\`：
 
 ```
-cd D:\projects\PaddleOCR\deploy\cpp_infer\out\build\x64-Release
+cd D:\projects\PaddleOCR\deploy\cpp_infer
 ```
-可执行文件`ocr_system.exe`即为样例的预测程序，其主要使用方法如下
+可执行文件`ppocr.exe`即为样例的预测程序，其主要使用方法如下，更多使用方法可以参考[说明文档](../readme.md)`运行demo`部分。
 
 ```shell
-#预测图片 `D:\projects\PaddleOCR\doc\imgs\10.jpg`  
-.\ocr_system.exe D:\projects\PaddleOCR\deploy\cpp_infer\tools\config.txt D:\projects\PaddleOCR\doc\imgs\10.jpg
+#识别中文图片 `D:\projects\PaddleOCR\doc\imgs_words\ch\`  
+.\out\build\x64-Release\Release\ppocr.exe rec --rec_model_dir=D:\projects\PaddleOCR\ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer --image_dir=D:\projects\PaddleOCR\doc\imgs_words\ch\
+
+#识别英文图片 'D:\projects\PaddleOCR\doc\imgs_words\en\'
+.\out\build\x64-Release\Release\ppocr.exe rec --rec_model_dir=D:\projects\PaddleOCR\inference\rec_mv3crnn --image_dir=D:\projects\PaddleOCR\doc\imgs_words\en\ --char_list_file=D:\projects\PaddleOCR\ppocr\utils\dict\en_dict.txt
 ```
 
-第一个参数为配置文件路径，第二个参数为需要预测的图片路径。
+
+第一个参数为配置文件路径，第二个参数为需要预测的图片路径，第三个参数为配置文本识别的字典。
 
 
-### 注意
+### FQA
 * 在Windows下的终端中执行文件exe时，可能会发生乱码的现象，此时需要在终端中输入`CHCP 65001`，将终端的编码方式由GBK编码(默认)改为UTF-8编码，更加具体的解释可以参考这篇博客：[https://blog.csdn.net/qq_35038153/article/details/78430359](https://blog.csdn.net/qq_35038153/article/details/78430359)。
 
-* 编译时，如果报错`错误：C1083 无法打开包括文件:"dirent.h":No such file or directory`，可以参考该[文档](https://blog.csdn.net/Dora_blank/article/details/117740837#41_C1083_direnthNo_such_file_or_directory_54)，新建`dirent.h`文件，并添加到`VC++`的包含目录中。
+* 编译时，如果报错`错误：C1083 无法打开包括文件:"dirent.h":No such file or directory`，可以参考该[文档](https://blog.csdn.net/Dora_blank/article/details/117740837#41_C1083_direnthNo_such_file_or_directory_54)，新建`dirent.h`文件，并添加到`utility.cpp`的头文件引用中。同时修改`utility.cpp`70行：`lstat`改成`stat`。
+
+* 编译时，如果报错`Autolog未定义`，新建`autolog.h`文件，内容为：[autolog.h](https://github.com/LDOUBLEV/AutoLog/blob/main/auto_log/autolog.h)，并添加到`main.cpp`的头文件引用中，再次编译。
+
+* 运行时，如果弹窗报错找不到`paddle_inference.dll`或者`openblas.dll`，在`D:\projects\paddle_inference`预测库内找到这两个文件，复制到`D:\projects\PaddleOCR\deploy\cpp_infer\out\build\x64-Release\Release`目录下。不用重新编译，再次运行即可。
+
+* 运行时，弹窗报错提示`应用程序无法正常启动(0xc0000142)`，并且`cmd`窗口内提示`You are using Paddle compiled with TensorRT, but TensorRT dynamic library is not found.`，把tensort目录下的lib里面的所有dll文件复制到release目录下，再次运行即可。