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公式识别
LaTeX-OCR用于识别图片中的公式，并将结果保存为LaTeX格式的结果。 github.com/lukas-blecher/LaTeX-OCR命令行使用（无可视化界面）安装地址中的教程安装好后，命令行输入pix2tex即可启动（第一次会安装相应的内容，等待一会即可）输入你想识别的公式图片 (直接拖入也行，命令行会自动识别地址)，下面的例子是C:\Users\Lenovo\Pictures\测试2.png便会在命令行返回该公式的LaTex格式p\left(x\right)=\sqrt{a^ \bar{\theta}+b=a\cos\theta+b在线转换成普通公式的形式,貌似识别准确率还是有点问题。 # -*- coding:utf-8 -*-# @author:Ye Zhoubing# @datetime:2024/4/14 14:29# @software: PyCharm"""使用pix2tex
82310编辑于 2024-08-18 - 来自专栏小锋学长生活大爆炸
自己实现Latex公式识别
目录 使用到的工具 使用步骤 公式识别接口申请 公式识别示例代码 实现截图示例代码 最终代码与效果 同类的工具有：妙手OCR、Mathpix等。有些收费，有些不好用，这里自己随便实现一个。 （个人比较喜欢妙手OCR，不限次数又好用，虽然偶尔识别不准） 使用到的工具 讯飞公式识别API：个人开发者每天500次免费额度，一般够用了。 相关库：pyperclip、PIL、ctypes、re、os、time、requests、datetime、hashlib、base64、hmac、json 使用步骤 公式识别接口申请 1、先去讯飞申请免费接口 公式识别 - 图像识别 - 讯飞开放平台 (xfyun.cn) 申请完记下密钥 接口文档： 公式识别 API 文档 | 讯飞开放平台文档中心 (xfyun.cn) 公式识别示例代码 使用示例代码测试 ） self.Secret = "" # 接口APIKey（到控制台公式识别服务页面获取） self.APIKey = "" # 以下为
1.5K20编辑于 2022-05-09 - 来自专栏【计网】Cisco
【图片公式识别】图片公式转Word与LaTeX文档：智能识别与转换
它就是——《公式识别器》！对的，你没听错，就是公式识别器！ 它的功能很简单，但却超级实用！就是把你图片里的公式，毫不客气地变成你想要的公式代码！ 出现公式识别3则说明安装成功！！！ ☀️2.3 公式识别的配置 可以右击公式识别打开全局配置： 建议选择我勾选的部分，其他部分根据需要使用。 ★★★ Mathpix：官方，平均每次0.15元 ★★★ 100tal：仅适用于中文公式混合识别【免费】 ★★★ 100tal：仅识别公式，但比混识准确度高【免费】 ★★ Bing：仅识别公式【免费】 ☀️3.2 LaTeX公式转换的使用 随便找到一个带有公式+文字的图片，这里我提供了一个带有公式+文字的图片： 备注：「公式识别」识别引擎需要在右键菜单中换成Mathpix或者100tal:仅适用于中文公式混合识别
4K10编辑于 2024-02-23 - 来自专栏庄闪闪的R语言手册
Mathpix Snip除了识别公式，竟然还可以识别表格？
简介 用 word 编辑文章的时候，你有为敲公式而感到头疼吗？即便 latex 输入公式较于 word 更加方便快捷，但是它繁多的公式符号也是让人头大呀。 直到有一天，小编发现了这个神器—— Mathpix Snip，有了它，只需要截个图，就可以将截图中的公式、表格自动转化为 LaTex 代码表达式、markdown代码表达式、word版本、Excel，而且可以识别手写的公式 ，轻轻松松就可以输出美观整齐的公式啦～ 软件下载地址为：https://mathpix.com/（文末阅读原文直达） 下载页面 2. 版本介绍 手机&平板：可以直接使用拍照功能，便于识别手写公式 电脑端：可以使用截图功能识别公式 snip notes：这个更厉害啦，不需要下载软件！ ，是单独成行的公式；第四种就是标准的 LaTeX 格式啦； 3.2 截图转化成 DOCX 3.3 截图转化成 EXCEL 有时看到一篇文献里的表格数据想记录下来，手动添加实在太麻烦，有了 Mathpix
5.3K30发布于 2021-10-20 - 来自专栏播放刘德华的歌
玩数学公式识别之0729
今天又使用数学公式识别接口了。 数学公式识别接口，我需要识别一下几个数学公式： image.png image.png image.png image.png image.png 数学公式识别真的是太好玩了。 用了这几个数学公式识别之后，我有几个猜想，我在想以后能不能把网页的所有数学公式都自动识别出来，然后自动转成可以粘贴复制到office的形式，哈哈太棒了。
89220发布于 2020-07-29 - 来自专栏HsuHeinrich
利用python进行数学公式识别
利用python进行数学公式识别 提到数学公式识别，相信大家第一时间肯定能想到神器Mathpix，虽然它很好用很好用很好用，但是价格着实有点贵。 ： 为了检验效果，这里在网上下了几张公式的图片，验证下识别效果 本文图片来源于网上，读者可自行网络搜集或点击保存图片，如果需要也可微信公众号关注HsuHeinrich，回复关键字【公式识别】自动获取 # :00, 23.38it/s] 十（-1)0- tanh(-6. 8厂 eaD sinh 3.z2)(e一告J1 -1 1+ 2esD cosh(麦6.72 output_8_12 识别结果** 这个LaTeX公式编辑器的帮助文档[4]写的很清晰，可以学习学习。不过对于复杂的数学公式，还是建议利用这几种方法进行识别。对于简单的数学公式自己手写就足够了，也不是很复杂。 个人建议掌握基础的latex语法，对于简单的公式可以自行手写，稍微复杂的公式可以使用Pix2Text识别或者simpletex在线识别，过于复杂的使用LaTeX公式编辑器在线识别。
2.8K30编辑于 2023-02-24 - 来自专栏我爱计算机视觉
数学公式识别：基于编码-解码模型
本文为CSIG-DIAR 2020学术年会系列报道之一，转载自CSIG文档图像分析与识别专委会，为中国科技大学大学杜俊老师最新分享。内容较多，建议先收藏再阅读。 END
1.2K30发布于 2020-10-23 - 来自专栏夜梦星尘的折腾日记
FreeTex | 一个好用的公式识别软件
最近夜梦在忙毕设（mini）了，读文献的时候遇到很多公式需要保存下来，方便以后查看和推导。 LaTeX公式和simpletex都很好用，但是免费用户都限额，每天只能识别三五个公式，对于夜梦这种公式大户的专业很不友好。 为了不花钱，夜梦找到了GitHub上面的一个项目，可以安装在本地，免费识别公式。 它也支持复制截图，直接识别，超级方便~ 项目地址GitHub：https://github.com/zstar1003/FreeTex 软件下载约占用600MB，安装约占用1.5GB。 识别的精度还可以（v和\nu这俩别的平台也识别不准确，手动CTRL+F搜索完一键替换就行）。 右下角还可以直接输出latex格式的公式，直接复制进去就可以了，很方便。
64710编辑于 2025-11-07 - 来自专栏机器之心
拖拽公式图片、一键转换LaTex公式，这款开源公式识别神器比Mathpix Snip更适合你
机器之心报道 机器之心编辑部 只需要把公式图片用鼠标拖动到工具内，就能一键转成 LaTex 公式。 写论文、做研究时，最让你头疼的是什么？想必公式编辑会榜上有名。那么有没有便捷的方法进行公式编辑呢？ 之后，一位中国开发者也创建了一款类似工具「Image2LaTeX」，用户输入公式截图即可以自动将其对应的 LaTex 文本转换出来。效果也虽好，不过也只是提供了 1000 次从文档中提取公式的能力。 测试和持续集成方面：以下工具可用于 lint 代码库： isort：对 Python 脚本中的 import 语句进行排序和格式化； black：遵循 PEP8 的代码格式化程序； flake8：在 Python 为 API 创建一个 Docker 映像： make docker NVIDIA对话式AI开发工具NeMo实战分享 开源工具包 NeMo 是一个集成自动语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）和语音合成 8月26日20:00-21:00，系列分享第2期：使用NeMo快速构建智能问答系统。
2.9K10编辑于 2023-03-29 - 来自专栏巴山学长
公式识别神器Mathpix for matlab 1.0.0版正式发布
几经波折，公式识别神器Mathpix for matlab 1.0.0版今天正式与大家见面，相关演示视频已上传至matlabaihaozhe的B站账号。 ? 小编还准备在官方版本的模式上再升华一下，添加图片读取识别与拖拽导入识别，相对截图，这俩实现起来容易些，其中拖拽导入部分使用前人的优秀成果。
2.2K20发布于 2021-03-15 论文敲公式敲到“崩溃”？合合信息扫描全能王“公式识别”一键解决公式提取难题
基于前沿的AI扫描技术，该功能可以精准识别、提取复杂公式，并将LaTeX格式的公式文本渲染成为公式，实现公式用Word导出，支持用户直接修改编辑公式，高效赋能学术科研。 “公式识别”看似简单便捷，实现起来却需要AI强大的“判断力”做支撑。从最基础的识别定义上来看，需要AI精准区分哪些是真正需要识别的目标。“1+1简单算式与f(x)函数表达，是否皆为公式范畴？ 从识别的精准率来看，AI如何将识别出的LaTeX文本转化为直观易读的公式图像？” 同时，基于对公式的深度理解，持续优化识别模型，即使是“微妙”的数学符号，也能做到快速且精确识别。相关功能预计在公式整理、论文撰写等多个场景发挥显著作用。 “公式识别”功能凭借优秀的公式识别准确率与强大的格式兼容性，有望成为智能解析文档的关键助手，让模型在处理专业领域问题时更为得心应手。
33410编辑于 2024-06-07- 来自专栏巴山学长
活力全开，再荐三款公式识别工具
头两天给大家分享一款名叫LaTex-OCR(Github上2700多星的Python公式识别项目，超两万多次下载，实力不言而喻)的离线公式识别工具，有伙伴反映不会安装此工具，也有伙伴反映识别准确度不是很高 不过咱私下测试感觉还行，就是伙伴们在截取公式时候最好是一行一行的截取，最好不要一次截取多行公式，不然会极大影响识别的准确性。 与公式编辑器不同，这个公式识别模块需要登陆之后才能使用，大家按照提示登陆即可。 第二款：MathsGee的图片搜索功能 打开MathsGee的官网，点击Image Search上传待识别公式图片即可获得对应图片公式识别结果。 在此同样上传示例1中的公式，识别效果如下： 绿色框选区域③是识别结果，单击此搜索框全选复制即可获取识别结果；紫色框选区域②是公式编辑展示的③中的识别结果；红色框选区域①是MathsGee网站对结果的渲染图
2.7K30编辑于 2023-03-15 - 来自专栏JVMGC
8.6K Star开源神器,可以识别图片公式
软件介绍 LaTeX-OCR 是一个开源的光学字符识别(OCR)软件，它专门为 LaTeX文档提供支持。 功能特点 1.高精度 OCR：LaTeX-OCR 使用先进的 OCR 技术,能够准确地识别扫描文档中的字符，并以文本形式输出。 使用步骤 1.安装和设置: 简单一点直接使用pip安装 pip install "pix2tex[gui]" 2.导入扫描文档：导入要识别的扫描文档,可以选择从计算机硬盘上导入图片文件，或者直接使用扫描仪将纸质文档导入软件 3.选择识别区域：使用鼠标或指定相关参数,选择要进行 OCR 识别的区域。这个步骤是可选的，如果整个文档都需要识别，则可以跳过此步骤。 软件将会对导入的扫描文档进行字符识别，并将其转化为可以编辑的 LaTeX 文本。 5.导出结果：识别完成后，将生成的 LaTeX 文本导出到指定位置。
54710编辑于 2023-12-14 玩转OCR | 腾讯云智能结构化识别-公式识别(理科老师神器)
测试6、教育场景这里分为了3个场景，数学公式、试题识别、试卷切题，其中的数学公式我觉得是一个大大的神器，我们可以先来看看。数学神器直接识别数学公式，并且可以转换成公式代码。 <mo stretchy="false">(</mo> <mn>2</mn> <mo stretchy="false">)</mo> <mtext>设 总结整体的我这里是都测试了，虽然没有在文章中全部提现，但是我自己是感受了一遍，有了数学公式识别，在教学的时候是非常方便的，很多时候自己搞了个好题，学习题库里没有，还不想单独分享出去，那就能用这个识别出来 ，根据代码来生成图片就很方便， 毕竟每次写公式都想吐，下面的图片熟悉吧，是不是非常不愿意看到它呢。 如果你不想继续那么烦躁，就来尝试一下这个数学公式识别的神器吧。
1.1K21编辑于 2025-01-05- 来自专栏小强的进阶之路
除了欧拉公式，这8个数学公式也足够美丽且神奇
8图看到甲壳虫周围的细节。 9图把甲壳虫头部放大，几乎和1图类似，这就是分形的自相似。 10图再次把甲壳虫颈部放大，我们看到了芽孢结构。 11和12把芽孢放大，我们看到了环绕结构。 6 斐波那契黄金分割数列 也即1、1、2、3、5、8、13、21、…… F（n）=F(n-1)+F(n-2)（n≥2，n∈N*） 斐波那契数列很有意思，它的后项等于前两项之和。 我们看斐波那契数列后项与前项之比： 1/1=1，1/2=0/5，2/3=0.666……，5/5=0.6，5/8=0.625，……， 46368/75025=0.6180339886……。 8点钟： 这是二进制数。其中空心圆为1，实心圆为0，于是有： ? 9点钟： 这是4进制数。 ? 10点钟： ? 11点钟： 16进制数的B就是十进制数的11。 8 摆线方程曲线 ? 摆线方程曲线有一个特点：我们用摆线构成滑雪坡道，则不管在这条坡道的任何地方开始下滑，到达终点的时间都是一样的。 如果真有这样的滑雪场滑道存在，非气死滑雪运动员不可！ ?
2.7K41发布于 2020-02-11 OCR技术难点解读：数学公式检测与识别
公式识别的核心技术步骤主要包括：检测（Detection）：定位文档中数学表达式的区域，区分文本、表格与公式。方法：传统图像处理方法（边缘检测、连通域分析）或基于深度学习的目标检测模型。2. 识别（Recognition）：将检测到的数学表达式（图像或手写体）转换为机器可读的符号化表示。文本类公式：通过OCR技术结合LaTeX语法解析。图像类公式：结合图像分割与符号识别模型进行解析。 为什么要攻克公式解析难题？在教育、科研等领域，数学表达式的应用相当常见。当文本OCR技术逐渐成熟，公式识别成为将这类文档转化成结构化可用数据的关卡。 以下是两个常见场景：教育智能化在K12及高等教育中，学生作业、试卷中存在大量手写或印刷公式。传统教学中，作业与试卷一般需要教师进行人工批改。随着公式识别的准确率提升，更多智能化应用开始落地。 学术与科研科研论文中经常包含复杂公式，其解析准确度决定了知识库质量，以及下游AI应用能否灵活调用有效信息。另外，科研人员有时需要在论文库中搜索特定公式，但传统文本检索无法识别公式图像。
1.2K10编辑于 2025-04-23- 来自专栏完美Excel
Excel公式练习34： 识别是否存在相同字母的单词
这样复杂的要求都能够用公式解决，这样的解决方法都能够想到！ （实际上，矩阵中的第8行也相匹配，并且其字符串就是“eliane”） 单行单列的匹配可以使用MATCH函数，但对于数组来说就无能为力了。此时，可以使用MMULT函数。 ;1,1,1,1,1,1;1,0,1,0,1,1;0,0,1,0,1,0;0,1,1,1,0,0;1,1,1,1,1,1;0,0,1,0,0,0;1,1,1,0,0,1} 可以看到，矩阵中的第4行和第8行都是由 0,1,1,1,0,0;1,1,1,1,1,1;0,0,1,0,0,0;1,1,1,0,0,1},{1;1;1;1;1;1}) 结果为： {2;0;3;6;4;2;3;6;1;4} 注意到，在第4行和第8行都是 至此，公式的其余部分就非常简单了。
1.8K10发布于 2020-02-18 - 来自专栏DeepHub IMBA
常见的8个概率分布公式和可视化
1 sigma = np.sqrt(variance) x = np.linspace(mu - 3*sigma, mu + 3*sigma, 100) plt.subplots(figsize=(8, , loc=mean) lognorm_distribution_pdf = lognorm_distribution.pdf(X) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 下面是概率质量函数公式： λ 是一个时间单位的事件率——在我们的例子中，它是 3。k 是出现的次数——在我们的例子中，它是 9。这里可以使用 Scipy 来完成概率的计算。 这是二项分布的公式： 可视化代码如下： X = np.random.binomial(n=1, p=0.5, size=1000) plt.subplots(figsize=(8, 5)) plt.hist 让我们在 Python 中绘制一些示例图： X = np.arange(0, 6, 0.25) plt.subplots(figsize=(8, 5)) plt.plot(X, stats.chi2.
1.3K20编辑于 2022-06-04 - 来自专栏数据STUDIO
Python实现 8 个概率分布公式及可视化
sigma = np.sqrt(variance) x = np.linspace(mu - 3*sigma, mu + 3*sigma, 100) plt.subplots(figsize=(8, loc=mean) lognorm_distribution_pdf = lognorm_distribution.pdf(X) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 下面是概率质量函数公式： λ 是一个时间单位的事件率——在我们的例子中，它是 3。k 是出现的次数——在我们的例子中，它是 9。这里可以使用 Scipy 来完成概率的计算。 这是二项分布的公式： P = 二项分布概率 = 组合数 x = n次试验中特定结果的次数 p = 单次实验中，成功的概率 q = 单次实验中，失败的概率 n = 实验的次数 可视化代码如下： X = 在 Python 中绘制一些示例图： X = np.arange(0, 6, 0.25) plt.subplots(figsize=(8, 5)) plt.plot(X, stats.chi2.
1.7K10编辑于 2022-05-24 - 来自专栏量子位
“每天8杯水”错了，人类首个饮水公式在此 | Science
来自近100个团队的科学家们联合开展实验，得出了全球首个人类全生命周期的“饮水公式”。 据此公式，大伙儿可以精确地计算出自己每天喝多少水最合适。 话说回来，这个算出“每天其实不用喝8杯水”的公式到底长什么样？ 每天8杯水或超过大多数人真正需求 具体公式如下，据此可以算出个人的每天水周转量 （WT ）。 而如果还能测量出fat-free mass（非脂肪重量），则可以用这个公式计算，得出更准确的值。 为了得出足够有说服力的公式，研究人员收集了足够充分的数据。 不过，在公式推导过程中，研究人员主要关注的是18至60岁的群体，因为不然会有强烈的年龄效应干扰。 最终，研究人员推出了前文所提到的“饮水公式”，首次揭示了人类全生命周期的需水量规律。 q=%23%E6%AF%8F%E5%A4%A98%E6%9D%AF%E6%B0%B4%E6%88%96%E8%B6%85%E8%BF%87%E5%A4%A7%E5%A4%9A%E6%95%B0%E4%BA
25820编辑于 2022-12-09
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