要优化C++中PaddleOCR的识别效果，可以采取以下措施：
优化模型选择：选择更加轻量级和高效的模型，例如MobileNetV3、ResNet等。同时，可以使用更大的数据集进行训练，以提高模型的准确性。
调整图像预处理：对输入图像进行适当的预处理，例如缩放、裁剪、旋转等，以提高识别准确性。
优化文本检测：使用更好的文本检测算法，例如EAST、DB等，以提高文本检测的准确性。
优化文本识别：使用更好的文本识别算法，例如CRNN、RARE等，以提高文本识别的准确性。
优化后处理：对识别结果进行后处理，例如去除空格、纠正错误等，以提高识别准确性。
多任务学习：将文本检测和文本识别任务同时进行，以提高整体识别效果。
使用GPU加速：利用GPU进行计算，以提高识别速度。
多线程并行处理：使用多线程并行处理多个图像，以提高处理速度。
使用开源库：使用已有的开源库，例如TensorFlow、OpenCV等，以提高开发效率。
持续优化：根据实际应用场景，不断调整和优化模型和算法，以提高识别效果。