C++ Windows编译部署PaddleOCR GPU版本(一）_paddleocr c++

起因是用祖传的ppocr.exe识别图片中的文字计算时间在1600ms~2400ms不等，且use_gpu=True/False在时间上没有区别，差不多可以推断之前用的应该不是GPU的OCR推理库。于是自己编译一个GPU的ppocr.exe。

本篇文章主要讲如何编译

一、下载PaddleOCR代码

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
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到本地是这样的，默认是main分支，我直接用了(release/2.7)

待会我们编译的时候只需要deploy/cpp_infer,且编译指南在windows_vs2019_build.md，按步骤来基本没有问题,所以本文重要记录环境配置

二、下载Windows推理库

C++推理库下载
本人需要GPU版本的，所以直接下载的最后一个，所以win也要配置相应的cuda、cuDNN、TensorRT
注意版本，本人开始看错了，在后面调用GPU的时候，报了错误
解压后打开version.txt，版本一定要按这个来！！！

报错如下：大抵就是cuda、cuDNN、TensorRT版本不匹配

三、环境准备

cmake下载：https://cmake.org/download/
OpenCV下载：https://opencv.org/releases/
opencv环境变量：
默认有以下环境，我们只要配置：CUDA、cuDNN、TensorRT安装

3.1 CUDA下载

下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

CUDA安装直接默认，安装好后检查一下环境变量

3.2 cuDNN下载

下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
下载对应的版本即可，本人下载的是8.9.1（要与cuda版本匹配）

下载好后解压，分别将cudnn三个文件夹的内容分别复制到cuda对应的文件夹里面

3.3 tensorRT

进入官方链接下载对应版本的tensorRT（需要开发者账号）：https://developer.nvidia.com/tensorrt/download
下载好后解压TensorRT-8.6.1.6.Windows10.x86_64.cuda-12.0.zip(也要与cuda版本相匹配）

• 将下载好的TensorRT-8.6.1.6文件夹中的include文件移动到CUDA文件夹下的include文件夹
• 将下载好的TensorRT-8.6.1.6文件夹中的lib中的dll文件移动到CUDA下的bin文件夹
• 将下载好的TensorRT-8.6.1.6文件夹中的lib中的lib文件移动到CUDA下的lib\x64文件夹
  
  到这里可以重启一下电脑，防止个别环境变量没有生效

四、构建Visual Studio项目

在PaddleOCR/deploy/cpp_infer里面新建一个cmakeBuild文件夹，名字任意，打开cmake-gui,后续步骤在PaddleOCR/deploy/cpp_infer/docs/windows_vs2019_build.md，以下是要注意的点

• GPU版本，在cpu版本的基础上，还需填写以下变量

• CUDA_LIB: CUDA地址，如 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\lib\x64
• CUDNN_LIB: 和CUDA_LIB一致
• TENSORRT_DIR：TRT下载后解压缩的位置，如 D:\TensorRT-8.6.1.6
• WITH_GPU: 打勾
• PADDLE_LIB: 下载的推理库路径
• WITH_TENSORRT：打勾
  
  构建成功后，剩下的步骤可以在下载的PaddleOCR\deploy\cpp_infer\docs\windows_vs2019_build.md里面查看
  注意如果按源码编译的话运行的目录只能在教程里面的cd /d D:\projects\cpp\PaddleOCR\deploy\cpp_infer，如果不是的话会有以下报错：
  
  C++ Windows编译部署PaddleOCR GPU版本(二）