Yunnalab/dsh-latex-ocr

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dsh-latex-ocr 公式图片 → LaTeX ：为 DeepSeek Harness 提供 latex ocr 工具， 把数学公式截图 / 教材公式页 / 手写公式照片识别为 LaTeX 代码（基于开源 pix2tex / LaTeX-OCR， 本地 CPU 推理，无需联网、无需 API key）。 安装 1. 安装识别引擎（一次性） 或手动： 首次识别会自动下载模型权重（约 120MB，HuggingFace）。 NixOS ：pip 安装的二进制缺少 libstdc++.so.6 / libz.so.1 ， setup.sh 会自动生成 注入 nix store 运行库的 pix2tex-dsh 包装脚本；插件优先使用它。 2. 安装插件 重启 DSH Web 进程后生效。 使用 返回 LaTeX 表达式，可直接用于讲解、推导与复现。本地 CPU 推理约 1-7 秒/条。 实测（温度 0.1）： 原公式 识别结果 ∫₀^∞ e^{-x²} dx = √π/2 \int {0}^{\infty}e^{-x^{2}}\,d x={\frac{\sqrt{\pi}}{2}} ✅ lim {x→0} sinx/x = 1 \operatorname {lim} {x\to0}{\frac{\sin x}{x}}=1 ✅ 复杂公式（重积分、矩阵、求和上下限）可能不完美，关键公式请对照原图核对。 工作原理 latex ocr 工具 → execFile 调用本机 pix2tex CLI（ /.dsh/latex-ocr-venv/bin/pix2tex[-dsh] ， 找不到则回退到 PATH 上的 pix2tex ）→ 解析 stdout 中的 LaTeX。 兼容性 - Node ≥ 22（DSH Web 要求） - Python ≥ 3.10（引擎；PyTorch 需支持对应版本） - 磁盘：约 1.5GB（torch + pix2tex + 权重） - 平台：Linux / macOS（Windows 未验证； scripts/setup.sh 为 bash） License MIT（pix2tex 模型与权重版权归其原作者所有）。

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