要使用C++結合PaddleOCR進行多語言文字識別，你需要遵循以下步驟：

1. 安裝PaddlePaddle C++庫

首先，你需要安裝PaddlePaddle的C++庫。這可以通過編譯源代碼或者從官方網站下載預編譯的庫來實現。具體安裝步驟可以參考PaddlePaddle官方文檔：https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/install/index_cn.html

2. 下載PaddleOCR模型

PaddleOCR支持多種語言的文字識別。你可以從PaddleOCR的GitHub倉庫下載相應的模型。例如，對于英文和中文，你可以下載以下模型：

• 英文模型：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.3/doc/doc_en/models_list_en.md#handwritten-english-recognition-model
• 中文模型：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.3/doc/doc_en/models_list_en.md#chinese-and-english-general-text-recognition-model

3. 編寫C++代碼

接下來，你需要編寫C++代碼來調用PaddlePaddle庫和PaddleOCR模型。以下是一個簡單的示例：

#include<iostream>
#include<string>
#include "paddle_api.h" // 引入PaddlePaddle頭文件

int main() {
    // 設置模型路徑
    std::string det_model_path = "path/to/det_model";
    std::string rec_model_path = "path/to/rec_model";
    std::string cls_model_path = "path/to/cls_model";

    // 創建PaddlePaddle配置對象
    paddle::AnalysisConfig det_config;
    paddle::AnalysisConfig rec_config;
    paddle::AnalysisConfig cls_config;

    // 加載模型
    det_config.SetModel(det_model_path + "/model", det_model_path + "/params");
    rec_config.SetModel(rec_model_path + "/model", rec_model_path + "/params");
    cls_config.SetModel(cls_model_path + "/model", cls_model_path + "/params");

    // 創建PaddlePaddle預測器
    auto det_predictor = paddle::CreatePaddlePredictor(det_config);
    auto rec_predictor = paddle::CreatePaddlePredictor(rec_config);
    auto cls_predictor = paddle::CreatePaddlePredictor(cls_config);

    // 輸入圖像
    std::string input_image_path = "path/to/input_image.jpg";

    // 調用PaddleOCR進行文字識別
    // ...

    return 0;
}

4. 編譯并運行代碼

最后，你需要編譯并運行上述代碼。確保鏈接PaddlePaddle庫和相關依賴。運行時，你需要提供模型路徑和輸入圖像路徑。

注意：這只是一個簡單的示例，實際應用中你需要根據PaddleOCR的文檔和API來完成文本檢測、文本識別和方向分類等步驟，并將結果組合在一起。你還需要處理多語言的情況，例如在輸入圖像中同時包含中文和英文字符。