python题目搜索软件_数学公式识别软件

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。虽然Mathpix也提供了接口方便调用，但需要支付绑定费用，价格也从1美元涨到了20美元。

对于频繁使用公式识别的用户，购买一年的Pro账户或者购买api也是可以接受的。但大部分同学应该和我一样，可能在某段时间使用频繁，购买就显得很冤啊。

所以我开始尝试有没有可替代的开源项目，百度总计1000次免费额度（不考虑），腾讯和讯飞的每月有1000次免费额度，但是试用后发现效果不甚理想，而且输出的latex有莫名多的空格。

那就去程序员的宝藏（github）库里翻一翻吧，虽然大多数都是以Mathpix的api进行二次开发的，但还是有不少替代的开源项目，例如**[Pix2Text])**。试用过后发现效果较为理想，以下为python代码：

利用Pix2Text进行公式识别

在开始前，先介绍下虚拟环境。虚拟环境相当于独立分支，该环境下的安装包是独立的，不影响其他环境。由于本安装包的依赖较多，且与当前部分包产生版本冲突。因此采取新增一个虚拟环境进行试用：

安装包：conda install ipykernel,conda install nb_conda
设置虚拟环境：conda create -n p2t python=3.8
重启juuyter
在jupyter新建中选择刚才创建的虚拟环境p2t

安装过程可能会有些问题，如果是初次使用OpenCV，那估计安装都不会很顺利（作者原话）。以下是我安装过程爬过的坑，如果有同样的情况可以参考。其他情况只能自行谷歌/百度了，一般都能解决。

pip install numpy -- 提前安装好numpy

pip install requests -- 提前安装好requests

pip install pix2text

# 最新版要求os 11，否则报ImportError: dlopen... 错误
# 本机为os 10.15 不考虑折腾mac版本，选择安装旧版本，因此先删除依赖自动安装的最新版opencv

pip uninstall opencv-python -y
pip install opencv-python==4.2.0.34 # 指定4.2旧版本

万事具备，开始根据作者的教程走。安装好 Pix2Text 后，首次使用时系统会自动下载模型文件，并存于 ~/.pix2text目录

def pic2latex(img):
    from pix2text import Pix2Text
    img_fp = img
    p2t = Pix2Text()
    out_text = p2t(img_fp)
    
    print(out_text['text'])

# 首次运行时系统会自动下载模型文件，只需等待即可
pic2latex('1.png')

100%|███████████████████████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00, 21.21it/s]


f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}\mathrm{e}^{-\frac{(x-\mu)^{2}}{2\sigma^{2}}}

复制该latex文本写入markdown，可以正常识别：f(x)=12πσe−(x−μ)22σ2

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

# 循环识别以下图片
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

for i in range(1,5):
    img = Image.open(f'{ 
     i}.png')
    m = np.asarray(img)
    plt.figure(figsize=(18,24))
    plt.imshow(m)
    plt.show()
    print('识别结果'+'*'*30)
    pic2latex(f'{ 
     i}.png')

output_8_0

识别结果******************************


100%|███████████████████████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00, 21.77it/s]


f(x)={\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}}\mathrm{e}^{-{\frac{(x-\mu)^{2}}{2\sigma^{2}}}}

output_8_4

识别结果******************************


100%|███████████████████████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00, 23.07it/s]


\begin{array}{c}{
  
  {f_{x}(x)=\int_{-\infty}^{\infty}f(x,y)\,\mathrm{d}y=\int_{0}^{1}{\frac{x+2y}{4}}\,\mathrm{d}y}}\\ {
  
  {\ }}\\ {
  
  {\ }}\\ {
  
  {\ }}\\ {
  
  {={\frac{x y+y^{2}}{4}}{\binom{x}{4}}\end{array}^{1}{\binom{x+1}{4}}}}\end{array}

output_8_8

识别结果******************************


100%|███████████████████████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00, 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******************************


100%|███████████████████████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00, 21.11it/s]


I(Y|X)=\sum_{x\in{\mathcal{A}},\mathfrak{p}\in{\mathcal{Y}}}p(x,y)\log\left({\frac{p(x)}{p(x,y)}}\right)

发现第二张图片和第三张图片无法识别/识别错误。

f(x)=12πσe−(x−μ)22σ2
识别异常
明显不对
I(Y|X)=∑x∈A,p∈Yp(x,y)log⁡(p(x)p(x,y))

站在巨人的肩膀上

前面发现Pix2Text在特别复杂的公式识别上较差，那有没有更好的开源项目呢？应该是有的，感兴趣的同学可以自行在github中挖掘哈，如果挖掘到宝了还望不吝赐教。

这里介绍两个大佬自行开发的在线公式识别网站：

[simpletex]：无限制次数，无需登录，识别效果优于Pix2Text。
[LaTeX公式编辑器]：B 站科普UP主（妈咪说MommyTalk）搭建，采用Mathpix的API。需要登陆，每日免费次数2次，可付费增加使用次数，识别效果优于simpletex（Mathpix果然是神器）

自学成才

当然了，还有一种一劳永逸的办法，就是学会latex语法。这个LaTeX公式编辑器的**[帮助文档]**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。

总结

数学公式识别无论是做科研、学习笔记、技术分享都是必不可少的，不差钱或者频繁使用的的建议买个Mathpix，使用体验极佳，偶尔使用或者不想花钱的就可以尝试本文的几种方法。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。