要使用C++結合PaddleOCR實現圖像文字提取，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從官方網站下載預編譯的庫來完成。請參考PaddlePaddle官方文檔了解更多信息。

2. 下載PaddleOCR模型

PaddleOCR是一個開源的深度學習OCR項目，你可以從GitHub倉庫下載預訓練的模型。請確保下載檢測、識別和方向分類器模型。

3. 編寫C++代碼

接下來，你需要編寫C++代碼來調用PaddlePaddle庫并使用PaddleOCR模型進行圖像文字提取。以下是一個簡單的示例：

#include<iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "paddle_api.h" // 引入PaddlePaddle頭文件

using namespace paddle;
using namespace cv;

int main() {
    // 加載PaddleOCR模型
    PaddlePredictor *detector = LoadModel("path/to/detector/model");
    PaddlePredictor *recognizer = LoadModel("path/to/recognizer/model");
    PaddlePredictor *classifier = LoadModel("path/to/classifier/model");

    // 讀取輸入圖像
    Mat image = imread("path/to/input/image.jpg", IMREAD_COLOR);

    // 使用PaddleOCR進行文字檢測和識別
    std::vector<Rect> text_boxes = DetectText(detector, image);
    std::vector<std::string> texts = RecognizeText(recognizer, classifier, image, text_boxes);

    // 輸出識別結果
    for (const auto &text : texts) {
        std::cout<< text<< std::endl;
    }

    // 釋放模型內存
    delete detector;
    delete recognizer;
    delete classifier;

    return 0;
}

注意：這個示例代碼只是一個起點，你需要根據實際情況修改和完善。你需要實現LoadModel、DetectText和RecognizeText函數，以便加載模型、檢測文本區域和識別文本內容。

4. 編譯和運行

最后，你需要編譯并運行你的C++代碼。確保鏈接PaddlePaddle庫和OpenCV庫，然后運行程序以查看結果。

這只是一個簡單的示例，你可能需要根據實際需求對其進行修改和優化。在實際應用中，你可能還需要處理各種異常情況，例如圖像加載失敗、模型加載失敗等。