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# 服务器端C++预测
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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。
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## 1. 准备环境
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### 运行准备
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- Linux环境，推荐使用docker。
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- Windows环境，目前支持基于`Visual Studio 2019 Community`进行编译。
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* 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
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* 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。
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```
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wget https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.7.tar.gz
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tar -xf 3.4.7.tar.gz
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```
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最终可以在当前目录下看到`opencv-3.4.7/`的文件夹。
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* 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。
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```shell
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root_path=your_opencv_root_path
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install_path=${root_path}/opencv3
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rm -rf build
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mkdir build
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cd build
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cmake .. \
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-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=${install_path} \
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-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
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-DBUILD_SHARED_LIBS=OFF \
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-DWITH_IPP=OFF \
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-DBUILD_IPP_IW=OFF \
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-DWITH_LAPACK=OFF \
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-DWITH_EIGEN=OFF \
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-DCMAKE_INSTALL_LIBDIR=lib64 \
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-DWITH_ZLIB=ON \
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-DBUILD_ZLIB=ON \
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-DWITH_JPEG=ON \
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-DBUILD_JPEG=ON \
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-DWITH_PNG=ON \
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-DBUILD_PNG=ON \
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-DWITH_TIFF=ON \
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-DBUILD_TIFF=ON
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make -j
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make install
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```
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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。
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最终在安装路径下的文件结构如下所示。
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```
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opencv3/
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|-- bin
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|-- include
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|-- lib
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|-- lib64
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|-- share
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```
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### 1.2 下载或者编译Paddle预测库
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* 有2种方式获取Paddle预测库，下面进行详细介绍。
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#### 1.2.1 预测库源码编译
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* 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。
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* 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。
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```shell
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git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git
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```
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* 进入Paddle目录后，编译方法如下。
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```shell
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rm -rf build
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mkdir build
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cd build
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cmake .. \
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-DWITH_CONTRIB=OFF \
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-DWITH_MKL=ON \
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-DWITH_MKLDNN=ON \
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-DWITH_TESTING=OFF \
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-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
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-DWITH_INFERENCE_API_TEST=OFF \
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-DON_INFER=ON \
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-DWITH_PYTHON=ON
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make -j
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make inference_lib_dist
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```
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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)。
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* 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。
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```
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build/fluid_inference_install_dir/
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|-- CMakeCache.txt
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|-- paddle
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|-- third_party
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|-- version.txt
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```
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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。
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#### 1.2.2 直接下载安装
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* [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)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。
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* 下载之后使用下面的方法解压。
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```
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tar -xf fluid_inference.tgz
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```
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最终会在当前的文件夹中生成`fluid_inference/`的子文件夹。
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## 2 开始运行
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### 2.1 将模型导出为inference model
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* 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。
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```
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inference/
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|-- det_db
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| |--model
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| |--params
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|-- rec_rcnn
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| |--model
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| |--params
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```
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### 2.2 编译PaddleOCR C++预测demo
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* 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。
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```shell
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sh tools/build.sh
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```
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具体地，`tools/build.sh`中内容如下。
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```shell
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OPENCV_DIR=your_opencv_dir
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LIB_DIR=your_paddle_inference_dir
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CUDA_LIB_DIR=your_cuda_lib_dir
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CUDNN_LIB_DIR=/your_cudnn_lib_dir
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BUILD_DIR=build
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rm -rf ${BUILD_DIR}
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mkdir ${BUILD_DIR}
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cd ${BUILD_DIR}
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cmake .. \
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-DPADDLE_LIB=${LIB_DIR} \
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-DWITH_MKL=ON \
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-DDEMO_NAME=ocr_system \
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-DWITH_GPU=OFF \
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-DWITH_STATIC_LIB=OFF \
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-DUSE_TENSORRT=OFF \
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-DOPENCV_DIR=${OPENCV_DIR} \
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-DCUDNN_LIB=${CUDNN_LIB_DIR} \
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-DCUDA_LIB=${CUDA_LIB_DIR} \
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make -j
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```
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`OPENCV_DIR`为opencv编译安装的地址；`LIB_DIR`为下载(`fluid_inference`文件夹)或者编译生成的Paddle预测库地址(`build/fluid_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/`。
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* 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。
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### 运行demo
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* 执行以下命令，完成对一幅图像的OCR识别与检测。
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```shell
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sh tools/run.sh
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```
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* 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。
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* 更多地，tools/config.txt中的参数及解释如下。
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```
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use_gpu 0 # 是否使用GPU，1表示使用，0表示不使用
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gpu_id 0 # GPU id，使用GPU时有效
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gpu_mem 4000 # 申请的GPU内存
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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
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use_mkldnn 1 # 是否使用mkldnn库
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use_zero_copy_run 1 # 是否使用use_zero_copy_run进行预测
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# det config
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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
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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
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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
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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
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det_model_dir ./inference/det_db # 检测模型inference model地址
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# cls config
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use_angle_cls 0 # 是否使用方向分类器，0表示不使用，1表示使用
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cls_model_dir ./inference/cls # 方向分类器inference model地址
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cls_thresh 0.9 # 方向分类器的得分阈值
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# rec config
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rec_model_dir ./inference/rec_crnn # 识别模型inference model地址
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char_list_file ../../ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt # 字典文件
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# show the detection results
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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。
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* PaddleOCR也支持多语言的预测，更多细节可以参考[识别文档](../../doc/doc_ch/recognition.md)中的多语言字典与模型部分。
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最终屏幕上会输出检测结果如下。
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<div align="center">
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<img src="../imgs/cpp_infer_pred_12.png" width="600">
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</div>
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### 2.3 注意
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* 在使用Paddle预测库时，推荐使用2.0.0-beta0版本的预测库。
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