pix2tex - LaTeX OCR 基于图像的公式识别 实践笔记

在线LaTex 公式编辑

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强大的是：这个竟然支持图像识别公式，太棒了。 好吧，它收费了。我决定要抛弃它的图像识别功能了了。

由于该在线图像识别公式的应用已经收费。因此我尝试了如下开源库用来图像识别公式：

代码仓库： https://github.com/lukas-blecher/LaTeX-OCR

这个项目的目标是创建一个基于学习的系统，该系统获取数学公式的图像并返回相应的 LaTeX 代码。

1. 安装

要求：Python 3.7+

pip install pix2tex[gui] -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装成功！

2. 运行

Thanks to @katie-lim, you can use a nice user interface as a quick way to get the model prediction. Just call the GUI with latexocr. From here you can take a screenshot and the predicted latex code is rendered using MathJax and copied to your clipboard.

我使用的 方式 2。 命令行 运行：

latexocr

报错： module 'numpy' has no attribute 'object'。

我的 numpy 版本：'1.24.1'。

解决方案：卸载重装支持的。参考：module 'numpy' has no attribute 'object'

pip install numpy==1.23.4  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

当然也可以选择，还是使用当前版本的numpy，自己把包里面的这些不支持操作都改了，只是比较麻烦。

然后执行： latexocr, 继续报错：

requests.exceptions.SSLError: HTTPSConnectionPool(host='github.com', port=443): Max retries exceeded with url: /lukas-blecher/LaTeX-OCR/releases/download/v0.0.1/weights.pth (Caused by SSLError(SSLCertVerificationError(1, '[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: unable to get local issuer certificate (_ssl.c:1131)')))

好吧，这是因为我开了github 加速代理。把代理关了就可以下载预训练权重了。

下载速度慢的问题，可以开 vpn 或者 迅雷 解决。

下载链接：https://github.com/lukas-blecher/LaTeX-OCR/releases/download/v0.0.1/weights.pth

放到 推荐的目录中：

C:\ProgramData\Miniconda3\envs\xx\lib\site-packages\pix2tex\model\checkpoints

然后运行： latexocr

完美打开！