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深度学习实战10-数学公式识别-将图片转换为Latex(img2Latex)

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深度学习实战10-数学公式识别-将图片转换为Latex(img2Latex)

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大家好,我是微学AI,今天给大家带来一个关于数学公式识别的实战案例,解决大家在写论文中遇到很多latex输入的问题,而且可以无限次识别哦,因为是代码实现,不用调用外部API.

以前我们知道一个latex识别网页,latex识别网页神器:https://snip.mathpix.com/,但是这个识别是有次数限制的,我们如果需要大量的识别的话,这个是不适用的。这个功能识别效果准确率达98%,每个月可识别50次,识别pdf文件20页每月。识别效果:

今天我来大家实现一个用代码实现数学公式识别的Latexocr模型,实现数学公式识别,可支持一部分的数学手写功能。他是基于本地程序是完全免费的,可以无限次调用。

接下来我将会用两种方法进行latex识别,第二种方法支持中文和公式一起识别。

方法一:

官方地址:https://github.com/lukas-blecher/LaTeX-OCR/

文件结构:

运行程序之前,我们要下载训练好的权重参数文件weights.pth,可以私信发给大家,或者

download weights v0.0.1 to path '本地地址信息', 下载好的权重文件放在checkpoints 文件夹下面。

安装库脚本:pip3 install pix2tex[gui] -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package

安装好后,我们可以直接运行 gui.py,我们就可以直接通过截图识别啦。识别效果如下:

可以将latexOCR功能单独拿出,做批量识别。python pix2tex.py -f 123.png , 可加入你要识别的图片名称,可返回Latex结果。

方法二:

安装pix2text: pip install pix2text

启动以下代码;会自动下载权重参数。

from pix2text import Pix2Textimg_fp = 'gongshi6.png'p2t = Pix2Text(analyzer_config=dict(model_name='mfd'))outs = p2t(img_fp, resized_shape=600) # 也可以使用 `p2t.recognize(img_fp)` 获得相同的结果# 如果只需要识别出的文字和Latex表示,可以使用下面行的代码合并所有结果only_text = '\n'.join([out['text'] for out in outs])print(only_text)

图片样例:gongshi6.png

 识别结果:

$$ a\sin x+b\cos x={\sqrt{a^{2}+b^{2}}}\sin\left(x+a r c\tan{\frac{b}{a}}\right) $$

深度学习实战10-数学公式识别-将图片转换为Latex(img2Latex)

该模型可以识别中文与公式结合的图片,后期会更加优化的。

有什么问题可以私信哦,后期有更多适用性的实战,敬请关注!

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