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一、关于 LaTeX OCR

1、项目概览

基于 Seq2Seq + Attention + Beam Search 架构的数学公式识别系统，可将数学公式图片转换为 LaTeX 代码。

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架构图

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2、相关链接资源

• GitHub：https://github.com/LinXueyuanStdio/LaTeX_OCR
• 增强版：https://github.com/LinXueyuanStdio/LaTeX_OCR_PRO
• 数据集来源：im2latex-100k , arXiv:1609.04938
• 参考论文：
  • Show, Attend and Tell
  • Harvard’s paper and dataset
  • Seq2Seq for LaTeX generation

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3、功能特性

1、多平台支持

• 支持 Linux/Mac/Windows 系统
• 提供一键安装脚本

2、可视化训练

• 集成 TensorBoard 训练过程可视化
• 支持注意力机制可视化

3、评估指标

• 支持 perplexity/EditDistance/BLEU-4/ExactMatchScore 四种评估指标

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二、安装配置

基础环境要求

1. Python 3.5 + TensorFlow 1.12.2
2. LaTeX (latex 转 pdf)
3. Ghostscript (图片处理)
4. ImageMagick (pdf 转 png)

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Linux 安装

一键安装

make install-linux

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或分步安装

# 创建环境 
virtualenv env35 --python=python3.5
source env35/bin/activate
pip install -r requirements.txt# 安装 latex (latex 转 pdf)
sudo apt-get install texlive-latex-base texlive-latex-extra# 安装 ghostscript
sudo apt-get update && sudo apt-get install ghostscript libgs-dev# 安装 magick (pdf 转 png)
wget http://www.imagemagick.org/download/ImageMagick.tar.gz
tar -xvf ImageMagick.tar.gz
cd ImageMagick-7.*
./configure --with-gslib=yes
make
sudo make install
sudo ldconfig /usr/local/lib
rm ImageMagick.tar.gz
rm -r ImageMagick-7.*

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Mac 安装

一键安装

make install-mac

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分步安装

sudo pip install -r requirements.txt
wget http://www.imagemagick.org/download/ImageMagick.tar.gz
tar -xvf ImageMagick.tar.gz
cd ImageMagick-7.*
./configure --with-gslib=yes
make
sudo make install
rm ImageMagick.tar.gz
rm -r ImageMagick-7.*

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三、使用指南

1、快速训练（小数据集）

一键训练（约2分钟）

make small

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分步执行

python build.py --data=configs/data_small.json --vocab=configs/vocab_small.json
python train.py --data=configs/data_small.json --vocab=configs/vocab_small.json --training=configs/training_small.json --model=configs/model.json --output=results/small/
python evaluate_txt.py --results=results/small/
python evaluate_img.py --results=results/small/

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2、完整训练（大数据集）

一键训练（2-3小时）

make full

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分步执行

python build.py --data=configs/data.json --vocab=configs/vocab.json
python train.py --data=configs/data.json --vocab=configs/vocab.json --training=configs/training.json --model=configs/model.json --output=results/full/
python evaluate_txt.py --results=results/full/
python evaluate_img.py --results=results/full/

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四、可视化功能

训练过程可视化

# 小数据集
cd results/small
tensorboard --logdir ./# 大数据集
cd results/full
tensorboard --logdir ./

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预测过程可视化

python visualize_attention.py --image=data/images_test/6.png --vocab=configs/vocab.json --model=configs/model.json --output=results/full/

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五、模型评估

指标	训练分数	测试分数
perplexity	1.39	1.44
EditDistance	81.68	80.45
BLEU-4	78.21	75.42
ExactMatchScore	13.93	12.44

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六、技术细节

数据处理流程

1. 获取 LaTeX 公式数据
2. 公式规范化处理
3. 生成图片数据集
4. 构建字典和映射文件

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模型架构

• Encoder: CNN
• Decoder: LSTM/GRU
• 注意力机制层
• Beam Search/Greedy 输出策略

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伊织 xAI 2025-05-18（日）