部署环境准备

确保系统已安装Visual Studio（建议2019或更高版本）和.NET Framework 4.6+。安装Paddle Inference的C++预测库（需与PaddleOCR版本匹配），下载地址为Paddle官方GitHub的Release页面。同时下载PP-OCRv5的推理模型（包含det、rec、cls模型）和字典文件。

项目配置

新建WinForms项目，将Paddle Inference的C++动态库（如paddle_inference.dll）和模型文件放入项目目录。在解决方案资源管理器中右键引用，添加对Paddle Inference相关DLL的引用。配置项目属性，将平台目标设置为x64，确保C++运行库兼容。

// 示例：添加Native DLL调用
[DllImport("paddle_inference.dll")]
public static extern IntPtr PD_PredictorCreate(IntPtr config);

模型初始化

加载模型需配置AnalysisConfig，设置模型路径、启用GPU（可选）和MKLDNN加速。以下为配置示例代码：

var config = new AnalysisConfig();
config.SetModel(modelDir + "det_model", modelDir + "rec_model");
config.EnableUseGpu(100, 0); // GPU设置
config.EnableMKLDNN();       // CPU加速
predictor = new PaddlePredictor(config);

图像预处理

使用OpenCVSharp或EmguCV进行图像处理，包括缩放、归一化和通道转换。PP-OCRv5输入要求为3通道RGB，尺寸需符合模型要求（如det模型输入为640×640）。

Mat src = Cv2.ImRead(imagePath, ImreadModes.Color);
Mat resized = new Mat();
Cv2.Resize(src, resized, new Size(640, 640));
resized.ConvertTo(resized, MatType.CV_32FC3, 1 / 255.0);

执行推理

将预处理后的图像数据转换为Paddle支持的Tensor格式，调用预测接口。需注意内存布局（NHWC格式）和数据类型匹配。

float[] data = new float[640 * 640 * 3];
Marshal.Copy(resized.Data, data, 0, data.Length);
using (var tensor = predictor.GetInputTensor("x"))
{
    tensor.Reshape(new int[] { 1, 640, 640, 3 });
    tensor.CopyFromCpu(data);
    predictor.Run();
}

结果后处理

获取输出Tensor并解析检测框和识别结果。需处理检测模型的输出矩阵（如DB算法的阈值分割），以及识别模型的CTC解码。

using (var output = predictor.GetOutputTensor("softmax_0.tmp_0"))
{
    float[] recResult = new float[output.Shape[1] * output.Shape[2]];
    output.CopyToCpu(recResult);
    string text = CTCGreedyDecoder(recResult, labelList);
}

界面集成

在WinForms中嵌入OpenCV的图像显示控件，绑定按钮事件触发OCR流程。建议使用BackgroundWorker防止UI阻塞。

private void btnOCR_Click(object sender, EventArgs e)
{
    var worker = new BackgroundWorker();
    worker.DoWork += (s, args) => RunOCR(imagePath);
    worker.RunWorkerAsync();
}

性能优化

启用TensorRT可提升GPU推理速度，需转换模型为TRT格式。对于批量处理，使用异步推理和内存池技术减少延迟。模型量化（如INT8）可进一步减小体积和提升速度。

config.EnableTensorRtEngine(workspaceSize: 1 << 30, maxBatchSize: 1);

异常处理

捕获模型加载失败、输入尺寸不匹配等异常。建议添加日志模块记录推理过程和错误信息。部署时需检查依赖项（如VC++ Redistributable）是否完整。

try {
    predictor.Run();
} catch (Exception ex) {
    MessageBox.Show($"推理失败: {ex.Message}");
}