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[English](README.md) | 简体中文
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# PaddleOCR CPU-GPU C++部署示例
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本目录下提供`infer.cc`快速完成PP-OCRv3在CPU/GPU，以及GPU上通过Paddle-TensorRT加速部署的示例.
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## 1. 说明
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PaddleOCR支持利用FastDeploy在NVIDIA GPU、X86 CPU、飞腾CPU、ARM CPU、Intel GPU(独立显卡/集成显卡)硬件上快速部署OCR模型.
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## 2. 部署环境准备
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在部署前，需确认软硬件环境，同时下载预编译部署库，参考[FastDeploy安装文档](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install#FastDeploy预编译库安装)安装FastDeploy预编译库.
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## 3. 部署模型准备
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在部署前, 请准备好您所需要运行的推理模型, 您可以在[FastDeploy支持的PaddleOCR模型列表](../README.md)中下载所需模型.
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## 4. 运行部署示例
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以Linux上推理为例，在本目录执行如下命令即可完成编译测试，支持此模型需保证FastDeploy版本1.0.0以上(x.x.x>=1.0.0)
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```bash
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# 下载部署示例代码
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git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
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cd FastDeploy/examples/vision/ocr/PP-OCR/cpu-gpu/cpp
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# 如果您希望从PaddleOCR下载示例代码，请运行
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git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git
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# 注意：如果当前分支找不到下面的fastdeploy测试代码，请切换到dygraph分支
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git checkout dygraph
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cd PaddleOCR/deploy/fastdeploy/cpu-gpu/cpp
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# 下载FastDeploy预编译库，用户可在上文提到的`FastDeploy预编译库`中自行选择合适的版本使用
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wget https://bj.bcebos.com/fastdeploy/release/cpp/fastdeploy-linux-x64-x.x.x.tgz
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tar xvf fastdeploy-linux-x64-x.x.x.tgz
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# 编译部署示例
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mkdir build && cd build
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cmake .. -DFASTDEPLOY_INSTALL_DIR=${PWD}/fastdeploy-linux-x64-x.x.x
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make -j
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# 下载PP-OCRv3文字检测模型
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wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar
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tar -xvf ch_PP-OCRv3_det_infer.tar
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# 下载文字方向分类器模型
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wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
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tar -xvf ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
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# 下载PP-OCRv3文字识别模型
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wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar
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tar -xvf ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar
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# 下载预测图片与字典文件
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wget https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/raw/release/2.6/doc/imgs/12.jpg
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wget https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/raw/release/2.6/ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt
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# 运行部署示例
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# 在CPU上使用Paddle Inference推理
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./infer_demo ./ch_PP-OCRv3_det_infer ./ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer ./ch_PP-OCRv3_rec_infer ./ppocr_keys_v1.txt ./12.jpg 0
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# 在CPU上使用OenVINO推理
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./infer_demo ./ch_PP-OCRv3_det_infer ./ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer ./ch_PP-OCRv3_rec_infer ./ppocr_keys_v1.txt ./12.jpg 1
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# 在CPU上使用ONNX Runtime推理
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./infer_demo ./ch_PP-OCRv3_det_infer ./ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer ./ch_PP-OCRv3_rec_infer ./ppocr_keys_v1.txt ./12.jpg 2
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# 在CPU上使用Paddle Lite推理
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./infer_demo ./ch_PP-OCRv3_det_infer ./ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer ./ch_PP-OCRv3_rec_infer ./ppocr_keys_v1.txt ./12.jpg 3
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# 在GPU上使用Paddle Inference推理
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./infer_demo ./ch_PP-OCRv3_det_infer ./ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer ./ch_PP-OCRv3_rec_infer ./ppocr_keys_v1.txt ./12.jpg 4
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# 在GPU上使用Paddle TensorRT推理
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./infer_demo ./ch_PP-OCRv3_det_infer ./ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer ./ch_PP-OCRv3_rec_infer ./ppocr_keys_v1.txt ./12.jpg 5
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# 在GPU上使用ONNX Runtime推理
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./infer_demo ./ch_PP-OCRv3_det_infer ./ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer ./ch_PP-OCRv3_rec_infer ./ppocr_keys_v1.txt ./12.jpg 6
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# 在GPU上使用Nvidia TensorRT推理
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./infer_demo ./ch_PP-OCRv3_det_infer ./ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer ./ch_PP-OCRv3_rec_infer ./ppocr_keys_v1.txt ./12.jpg 7
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# 同时, FastDeploy提供文字检测,文字分类,文字识别三个模型的单独推理,
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# 有需要的用户, 请准备合适的图片, 同时根据自己的需求, 参考infer.cc来配置自定义硬件与推理后端.
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# 在CPU上,单独使用文字检测模型部署
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./infer_det ./ch_PP-OCRv3_det_infer ./12.jpg 0
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# 在CPU上,单独使用文字方向分类模型部署
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./infer_cls ./ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer ./12.jpg 0
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# 在CPU上,单独使用文字识别模型部署
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./infer_rec ./ch_PP-OCRv3_rec_infer ./ppocr_keys_v1.txt ./12.jpg 0
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```
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运行完成可视化结果如下图所示
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<div align="center">
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<img width="640" src="https://user-images.githubusercontent.com/109218879/185826024-f7593a0c-1bd2-4a60-b76c-15588484fa08.jpg">
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</div>
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- 注意，以上命令只适用于Linux或MacOS, Windows下SDK的使用方式请参考文档: [如何在Windows中使用FastDeploy C++ SDK](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/faq/use_sdk_on_windows.md)
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- 关于如何通过FastDeploy使用更多不同的推理后端，以及如何使用不同的硬件，请参考文档：[如何切换模型推理后端引擎](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/faq/how_to_change_backend.md)
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## 5. 部署示例选项说明
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在我们使用`infer_demo`时, 输入了6个参数, 分别为文字检测模型, 文字分类模型, 文字识别模型, 预测图片, 字典文件与最后一位的数字选项.
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现在下表将解释最后一位数字选项的含义.
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|数字选项|含义|
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|:---:|:---:|
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|0| 在CPU上使用Paddle Inference推理 |
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|1| 在CPU上使用OenVINO推理 |
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|2| 在CPU上使用ONNX Runtime推理 |
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|3| 在CPU上使用Paddle Lite推理 |
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|4| 在GPU上使用Paddle Inference推理 |
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|5| 在GPU上使用Paddle TensorRT推理 |
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|6| 在GPU上使用ONNX Runtime推理 |
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|7| 在GPU上使用Nvidia TensorRT推理 |
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关于如何通过FastDeploy使用更多不同的推理后端，以及如何使用不同的硬件，请参考文档：[如何切换模型推理后端引擎](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/faq/how_to_change_backend.md)
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## 6. 更多指南
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### 6.1 如何使用C++部署PP-OCRv2系列模型.
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本目录下的`infer.cc`代码是以PP-OCRv3模型为例, 如果用户有使用PP-OCRv2的需求, 只需要按照下面所示的方式, 来创建PP-OCRv2并使用.
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```cpp
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// 此行为创建PP-OCRv3模型的代码
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auto ppocr_v3 = fastdeploy::pipeline::PPOCRv3(&det_model, &cls_model, &rec_model);
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// 只需要将PPOCRv3改为PPOCRv2,即可创造PPOCRv2模型, 同时, 后续的接口均使用ppocr_v2来调用
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auto ppocr_v2 = fastdeploy::pipeline::PPOCRv2(&det_model, &cls_model, &rec_model);
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// 如果用户在部署PP-OCRv2时, 需要使用TensorRT推理, 还需要改动Rec模型的TensorRT的输入shape.
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// 建议如下修改, 需要把 H 维度改为32, W 纬度按需修改.
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rec_option.SetTrtInputShape("x", {1, 3, 32, 10}, {rec_batch_size, 3, 32, 320},
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{rec_batch_size, 3, 32, 2304});
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```
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### 6.2 如何在PP-OCRv2/v3系列模型中, 关闭文字方向分类器的使用.
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在PP-OCRv3/v2中, 文字方向分类器是可选的, 用户可以按照以下方式, 来决定自己是否使用方向分类器.
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```cpp
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// 使用 Cls 模型
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auto ppocr_v3 = fastdeploy::pipeline::PPOCRv3(&det_model, &cls_model, &rec_model);
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// 不使用 Cls 模型
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auto ppocr_v3 = fastdeploy::pipeline::PPOCRv3(&det_model, &rec_model);
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// 当不使用Cls模型时, 请删掉或者注释掉相关代码
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```
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### 6.3 如何修改前后处理超参数.
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在示例代码中, 我们展示出了修改前后处理超参数的接口,并设置为默认值,其中, FastDeploy提供的超参数的含义与文档[PaddleOCR推理模型参数解释](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/inference_args.md)是相同的. 如果用户想要进行更多定制化的开发, 请阅读[PP-OCR系列 C++ API查阅](https://www.paddlepaddle.org.cn/fastdeploy-api-doc/cpp/html/namespacefastdeploy_1_1vision_1_1ocr.html)
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```cpp
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// 设置检测模型的max_side_len
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det_model.GetPreprocessor().SetMaxSideLen(960);
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// 其他...
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```
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### 6.4 其他指南
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- [FastDeploy部署PaddleOCR模型概览](../../)
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- [PP-OCRv3 Python部署](../python)
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- [PP-OCRv3 C 部署](../c)
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- [PP-OCRv3 C# 部署](../csharp)
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## 7. 常见问题
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- PaddleOCR能在FastDeploy支持的多种后端上推理,支持情况如下表所示, 如何切换后端, 详见文档[如何切换模型推理后端引擎](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/faq/how_to_change_backend.md)
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|硬件类型|支持的后端|
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|:---:|:---:|
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|X86 CPU| Paddle Inference, ONNX Runtime, OpenVINO |
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|ARM CPU| Paddle Lite |
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|飞腾 CPU| ONNX Runtime |
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|NVIDIA GPU| Paddle Inference, ONNX Runtime, TensorRT |
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- [Intel GPU(独立显卡/集成显卡)的使用](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/tutorials/intel_gpu/README.md)
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- [编译CPU部署库](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install/cpu.md)
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- [编译GPU部署库](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install/gpu.md)
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|
- [编译Jetson部署库](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install/jetson.md)
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