PaddleOCR 模型的C++部署方法。C++在性能计算上优于Python，因此，在大多数CPU、GPU部署场景，多采用C++的部署方式，本教程如何在Windows (CPU)环境下配置C++环境并完成PaddleOCR模型部署。
一、准备工作
1、环境
Win10
Visual Studio Enterprise 2019
Cmake3.18.0
2、第三方库
x86-64_avx-mkl-vs2017/paddle_inference
下载完成后，放到指定工作目录下，我的目录为：E:\OCR
二、Cmake 源码
打开cmake工具，需要设定方式如下：
1、在初始config的时候，选择如下：
2、配置源码文件：
之后点击Generate会成功Generating done。
三、编译源码
经过上面的cmake配置，会在E:\OCR\PaddleOCR-2.6.0\deploy\cpp_infer\build目录生成配置后的文件，用vs2019打开.sln文件，目录如下：
打开后，VS2019的界面如下，把Debug改成Release模式，选择x64进行编译：
在编译过程中遇到了mkdir的错误，直接注释掉即可，如下图：
再次编译后，会在Release目录下生成一堆文件，并把opencv和paddle_inference下相关的dll一起拷贝过来，完整目录如下：
四、测试图像
1、测试图像时，需要先下载模型，模型地址如下：
2、通过cmd指令运行结果：
启动windows cmd
输入e:
cd E:\OCR\PaddleOCR-2.6.0\deploy\cpp_infer
CHCP 65001
3、输入执行指令：
生成的结果如下：
