python识别latex公式_通过 Mathpix API 将公式识别为 LaTeX
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在编写理工科文本的时候，有一大痛点是如何处理各种公式，虽然大部分 Markdown 编辑器支持通过 $ $ 行内或 $$ $$ 独自一行插入 LaTeX 公式，但是编写公式本身依旧是一个枯燥的工作。
后来我发现了一个服务/软件叫 Mathpix OCR，其首先是一个 OCR 服务，不同之处是它可以将打印和手写的公式转换成 LaTeX：图片来自 Mathpix 官网：https://mathpix.com/
通过其 macOS 客户端试用了一阵子，发现效果非常不错，速度很快，而且识别率非常高，唯一的问题是价格太贵——免费用户一个月只能识别 50 次，无识别次数限制的 Pro 账户一个月要 4.99 美元。
后来我发现其提供的 API 收费要合理很多：每个账户每个月的头 1000 次请求免费；随后的第 1-100 千次，每次 0.004 美元；第 100- 300 千次，每次 0.002 美元。 算下来 5 美元可以在免费额度之后使用 1250 次，对于像我这种虽然不是重度用户，但是 50 次每月的免费额度完全不够的用户来说，使用 API 显然是更经济的选择。API 的定价
首先注册一个账户：https://dashboard.mathpix.com/login，注意使用 API 的账户和使用客户端的账户是分开的两个系统，不是统一的账户。输入信用卡信息以后就能看到自己的 app_id 和 app_key。
macOS 平台使用方法
通过阅读 官方文档，很简单就可以构建一段 Python 脚本：
#!/usr/bin/env python3
# example from https://github.com/Mathpix/api-examples/blob/master/python/mathpix.py
import os,base64,requests,json
from PIL import ImageGrab
env = os.environ
HOME = env.get('HOME') + "/Desktop/"
default_headers = {
'app_id': env.get('APP_ID', '你的 APP'),
'app_key': env.get('APP_KEY', '你的 APPKey'),
'Content-type': 'application/json'
}
service = 'https://api.mathpix.com/v3/latex'
# Return the base64 encoding of an image with the given filename.
def image_uri(filename):
image_data = open(filename, "rb").read()
return "data:image/jpg;base64," + base64.b64encode(image_data).decode()
# Call the Mathpix service with the given arguments, headers, and timeout.
def latex(args, headers=default_headers, timeout=30):
r = requests.post(service, data=json.dumps(args), headers=headers, timeout=timeout)
return json.loads(r.text)
def mathpix():
# 从剪贴板获取公式
im = ImageGrab.grabclipboard()
im.save(HOME+'screen.png','PNG')
r = latex({
'src': image_uri(HOME+"screen.png"),
"ocr": ["math", "text"],
'formats': ['latex_styled']
})
print(r['latex_styled'])
if __name__ == '__main__':
# 调用 macOS 的 screencapture 命令行工具
os.system("screencapture -i -c")
mathpix()
把其中的app_id 和 app_key 替换成你自己的对应的值，然后放到 Keyboard Maestro 里面就可以用了，运行后识别的结果会复制到剪贴板内。Keyboard Maestro Macro
这个动作的 Keyboard Maestro Macro 可以点击 这里 下载。
iOS 平台使用方法
在 iOS 上通过 Shortcuts 也可以实现类似的流程：iOS Shortcuts
与 Mac 不同，为了更好利用 iPad 特性，这个 Shortcut 被分成了两部分：
一部分与 Mac 一样，获取相册图片然后识别；
另一部分会下载我预先上传好的空白图片，然后使用 iOS 系统的标注功能进行标注，借此达到识别手写公式的目的。
shortcuts gif
点击 此处 下载这个动作的快捷指令。
后注：在 GitHub 上看到了一个基于 Python + TensorFlow 的开源 方案，等我学会 TensorFlow 了再研究吧。
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