paddleocr pp_ocrv4 windows c++
时间: 2024-12-31 09:38:14 浏览: 65
### 部署和调用PaddleOCR pp_ocrv4于Windows环境下的C++
#### 准备工作
为了在 Windows 环境下使用 C++ 实现 PaddleOCR 的部署,需先切换至指定的工作目录 `E:\cpp_code\paddle_compile\PaddleOCR\deploy\cpp_infer\out\build\x64-Release`[^1]。
#### 编译配置
确保项目文件中包含了必要的头文件声明:
```cpp
#include <include/args.h>
#include <include/paddleocr.h>
#include <include/paddlestructure.h>
#include <include/ppocr.h>
using namespace std::chrono;
using namespace PaddleOCR;
using namespace std;
```
这些头文件提供了访问 PaddleOCR 功能所需的接口定义[^2]。
#### 构建与编译
构建过程依赖于预编译好的库以及对应的头文件。对于 Windows 平台而言,推荐采用 Visual Studio 进行项目的创建与管理。通过 CMake 工具可以简化跨平台的构建流程设置。具体操作如下所示:
1. 使用命令提示符进入源代码根目录;
2. 创建并导航到一个新的构建子目录(例如 build),执行 cmake .. 来生成解决方案文件;
3. 打开生成的 .sln 文件,在其中完成后续的编译任务;
#### 调用实例
下面给出一段简单的例子来展示如何初始化 OCR 引擎并识别图片中的文字:
```cpp
// 初始化参数结构体
ArgsParser args;
// 设置模型路径和其他必要选项...
args.use_gpu = false; // 或者 true 如果有 GPU 支持的话
args.ir_optim = true;
args.use_tensorrt = false; // 是否启用 TensorRT 加速
// ...其他配置项...
// 创建 OCR 类对象
PPOCRSystem ocr(args);
// 开始计时器测量性能指标
auto start_time = high_resolution_clock::now();
std::vector<OCRPredictResult> result;
if (!ocr(图像数据, 结果)) {
cerr << "Error occurred during prediction." << endl;
}
// 计算耗时统计信息
duration<double> time_span = duration_cast<duration<double>>(high_resolution_clock::now() - start_time);
cout << "Inference took " << time_span.count() * 1e3 << " milliseconds." << endl;
for (const auto& res : result) {
cout << "Text: " << res.text << ", Confidence Score: " << res.score << "\n";
}
```
这段程序展示了基本的应用场景——加载模型、传递待检测图像给 OCR 处理函数,并打印出最终的结果列表。
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