C++调用paddleocr 识别

### 如何在C++中调用PaddleOCR进行文字识别 要在C++环境中成功调用PaddleOCR实现OCR文字识别，需要完成以下几个方面的配置和编码工作： #### 1. 安装必要的依赖项 为了使PaddleOCR能够在C++环境中运行，需确保已安装以下组件并设置相应的环境变量： - **OpenCV**: 建议使用版本4.6及以上，因为较低版本可能存在兼容性问题[^3]。 - **Paddle Inference Library**: 这是用于推理的核心库，建议使用2.6版或更高版本[^3]。 - **CUDA 和 cuDNN**（可选）: 如果计划利用GPU加速，则需要额外安装这些库。 以下是设置环境变量的示例脚本（Windows批处理文件片段）： ```batch @REM 设置 OpenCV 目录环境变量 setx OPENCV_ROOT "C:\3rd\opencv4.6\build" @REM 设置 Paddle Inference 目录环境变量 setx PADDLE_ROOT "C:\3rd\paddle_inference" ``` #### 2. 创建 C++ 工程结构 创建一个新的C++工程，并按照官方文档中的说明导入`deploy/cpp_infer`目录下的源代码及相关头文件[^3]。此目录包含了执行OCR所需的主要函数定义与接口声明。 #### 3. 编写核心代码逻辑 下面展示了一个简单的C++程序模板，演示如何加载预训练模型并对输入图像执行文字检测与识别操作： ```cpp #include <iostream> #include <string> #include "ocr_system.h" // 导入 PaddleOCR 提供的头文件 int main() { std::string det_model_dir = "./inference/ch_ppocr_server_v2.0/det"; // 检测模型路径 std::string cls_model_dir = "./inference/ch_ppocr_server_v2.0/cls"; // 方向分类器模型路径 std::string rec_model_dir = "./inference/ch_ppocr_server_v2.0/rec"; // 识别模型路径 std::string dict_path = "./ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt"; // 字典文件路径 int thread_num = 8; // 线程数 bool use_gpu = true; // 是否启用 GPU 加速 float gpu_mem = 0.5f; // GPU 显存占用比例 // 初始化 OCR 系统实例 OcrSystem ocr_sys(det_model_dir, cls_model_dir, rec_model_dir, dict_path, use_gpu, gpu_mem, thread_num); // 图片路径 std::vector<std::string> img_paths; img_paths.push_back("./infer/infer.jpg"); // 执行 OCR 处理 auto result = ocr_sys(img_paths); // 输出结果 for (const auto& res : result) { std::cout << "Text: " << res.text << ", Confidence: " << res.score << std::endl; } return 0; } ``` 上述代码实现了以下功能： - 使用指定路径加载三个子模块（检测、方向分类、识别）对应的预训练模型； - 将目标图片作为输入传递给初始化好的OCR系统对象； - 获取返回的结果数据集并通过标准输出打印每一段提取到的文字及其置信度得分[^3]。 #### 4. 构建与部署应用 编译该应用程序之前，请确认所有外部链接库均已正确定位且无冲突。构建完成后即可测试其实际效果。 --- ### 问题