在 M1 上安装 LaTeX-OCR 识别工具

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Feb 25, 2023
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LaTeX-OCR 是一个知名、开源、免费的 OCR 识别工具,作为 Mathpix 的替代品十分流行。 但是,因为 pytorch, qt 等模块跨平台的兼容性问题,在 arm64 的宿主机上安装该工具需要一一定的操作。
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LaTeX-OCR 是一个知名、开源、免费的 OCR 识别工具,作为 Mathpix 的替代品十分流行。
但是,因为 pytorch, qt 等模块跨平台的兼容性问题,在 arm64 的宿主机上安装该工具需要一一定的操作。

解决方案

  • 通过 brew 安装编译好的 qt 库
  • 通过 conda 安装 pytorch

具体步骤

  1. pip install "pix2tex[gui]" 安装模块
  1. brew install pyqt@5 安装所需要的 GUI 模块
  1. sudo cp -r /opt/homebrew/Cellar/pyqt@5/5.15.7_2/lib/python3.9/site-packages/* /Users/rey/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/ 因为你在pip或conda的官方论坛上找不到兼容版本。
  1. pip install pynput screeninfo 包依赖
  1. conda install pytorch torchvision conda 提供的兼容 pytorch

使用方法

  1. 启动 python -m pix2tex latexocr
  1. 截图需要识别的 LaTeX 图片至剪贴板
  1. 等待终端出现识别后文本时,LaTeX 文本已经被自动复制到剪贴板了。

识别效果

对于 Stanford CS324 Large Language Model 的讲义中的链式概率公式:
notion image
识别为 LaTeX 代码:
{\mathbf{p}}(\mathbf{x}{1,\mathrm{L}})=\mathbf{p}(\mathbf{x}{1})\mathbf{p}(\mathbf{x}{2}\mid\mathbf{x}{1})\mathbf{p}(\mathbf{x}{3}\mid\mathbf{x}{1},\mathbf{x}{2})\cdots\mathbf{p}(\mathbf{x}{\mathrm{L}}\mid\mathbf{x}{1,\mathrm{L}-1})=\prod{\mathrm{i=1}}^{\mathrm{L}}\mathbf{p}(\mathbf{x}{\mathrm{i}}\mid\mathbf{x}{1,\mathrm{i,t-1}).
渲染等价为:
notion image
可以看到有一点点小错误,但是能够节省大量的时间。

参考资料

[2] Official installation tutorial: https://github.com/lukas-blecher/LaTeX-OCR


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