windows10配置paddleOCR的CPU版本总结_paddleocr硬件配置需求

        paddleOCR的CPU版本依赖的库还是比较少的。如下

1.opencv库。 本人配置的版本是opencv4.5.0

2.paddle_inference 推理库。该库解压后有version.txt文件，版本信息如下：

GIT COMMIT ID: a5cf2e305b744e3ebd2f2210341f88d349d4ec5e
WITH_MKL: ON
WITH_MKLDNN: ON
WITH_GPU: ON
WITH_ROCM: OFF
CUDA version: 10.2
CUDNN version: v7.6
CXX compiler version: 19.16.27045.0
WITH_TENSORRT: ON
TensorRT version: v7.0.0.11

        上述就是全部依赖了。

一、用cmake构建Visual Studio项目

        构建项目，如同官网教程一样，我的配置最终效果如下：

         首先，打开cmake-gui填写上图中的1、2步骤，按cmake-gui中的configure按钮，出错。然后填写上图3、4、5步骤，注意填写自己安装的目录。然后再按configure。这一步，我出错了，错误如下（如果没有出错，直接按generate，项目应该能构建好，去所在的build目录打开vs项目进行下一步）：

Could NOT find Git

        主要是我安装了git，但是没有把git的bin目录加入系统目录中（用户目录也行）。完成添加后，再configure，然后按generate，构建项目成功。

二、vs2017编译

        上一步成功后，这一步编译比较简单，直接按照官网教程就可运行。

        但是，运行、二次开发是比较麻烦的。首先需要用vs编译好，然后在对应目录使用终端运行。不能直接使用vs2017运行、调试，非常不方便。所以为了方便开发，稍微折腾了下。

三、使用vs2017构建项目

        首先新建一个vs2017空白项目，新建一个main.cpp文件，内容如下：

#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <vector>
 
#include "args.h"         // 原来的是: #include <include/args.h>  其他文件也有类似问题，直接去掉include即可，
#include "paddleocr.h"    // 原来的是: #include <include/paddleocr.h>
#include <numeric>
using namespace PaddleOCR;
 
int main(int argc, char **argv) {
	// Parsing command-line
 
	std::vector<std::string> imgs;
	imgs.push_back("./images/1.png");
 
	PPOCR ocr = PPOCR();
 
	std::vector<std::vector<OCRPredictResult>> ocr_results =
		ocr.ocr(imgs, FLAGS_det, FLAGS_rec, FLAGS_cls);
 
	for (int i = 0; i < imgs.size(); ++i) {
		if (FLAGS_benchmark) {
			cout << imgs[i] << '\t';
			for (int n = 0; n < ocr_results[i].size(); n++) {
				for (int m = 0; m < ocr_results[i][n].box.size(); m++) {
					cout << ocr_results[i][n].box[m][0] << ' '
						<< ocr_results[i][n].box[m][1] << ' ';
				}
			}
			cout << endl;
		}
		else {
			cout << imgs[i] << "\n";
			Utility::print_result(ocr_results[i]);
			if (FLAGS_visualize && FLAGS_det) {
				cv::Mat srcimg = cv::imread(imgs[i], cv::IMREAD_COLOR);
				if (!srcimg.data) {
					std::cerr << "[ERROR] image read failed! image path: "
						<< imgs[i] << endl;
					exit(1);
				}
				std::string file_name = Utility::basename(imgs[i]);
 
				Utility::VisualizeBboxes(srcimg, ocr_results[i],
					FLAGS_output + "/" + file_name);
			}
			cout << "***************************" << endl;
		}
	}
	int i;
	cin >> i;
}

构建上述项目后，肯定会出现很多语法错误。主要是库没有添加进去。

        上面错误是没有添加paddle_inference和opencv库。首先添加opencv库，这不是重点，不赘述，可参考。添加paddle_inference依赖库和第三方库，这里直接贴出添加的路径了（可以在新建项目属性表上，执行如下操作）。

添加include，如下：

 添加库依赖，如下：

 添加附加依赖项，如下（最后一个shlwapi.lib库，是用于解决"无法解析的外部符号 __imp__PathMatchSpec"问题的）：

         至此，依赖方面的就弄好了。现在应该还有paddleOCR源文件没有加入进来。即，将paddleOCR源文件和main.cpp文件同一路径，效果如下：

        然后编译，会出现很多错误，大概是报

错误 LNK2001 无法解析的外部符号 “__declspec(dllimport) public: __cdecl google::LogMessage::~LogMessage(void)”

什么之类的错误。这是谷歌glog库预定义宏，添加如下：

GLOG_NO_ABBREVIATED_SEVERITIES
GOOGLE_GLOG_DLL_DECL=

         还有如下错误：

error LNK2038: 检测到“RuntimeLibrary”的不匹配项 解决方法

解决方法如下：

多线程调试Dll (/MDd) 对应的是MD_DynamicDebug
 
多线程Dll (/MD) 对应的是MD_DynamicRelease
 
多线程(/MT) 对应的是MD_StaticRelease
 
多线程(/MTd)对应的是MD_StaticDebug

 

        （注意呀，项目的文件结构改变了，有些include路径是错误的，需要改正，上面也提到了）右键项目点击生成，应该能生成成功，但是运行估计不行，应该报什么 LNK2007 无法链接什么外部符号的错误。最后需要添加dll文件所在目录到系统（用户目录也行）。如下（添加了路径最好是重启或注销一下电脑）：

        最后准备下载好模型文件运行，（注意，运行前paddleocr.cpp文件我也修改了，修改的部分如下）

         最后的运行效果如下（开启了文字检测和识别）。

        最开始的时候终端输出是乱码。这是因为中文识别的时候需要一个字典，字典的格式和系统的编码格式不同。用notepad将字典修的格式改成对应的中格式即可。