Obsidian 插件：【Readme】Latex OCR

概述

从您的保险库或剪贴板中生成 LaTeX 方程式。

Readme(翻译）

下面是 latex-ocr 插件的自述翻译

【机翻】

Obsidian 的 Latex OCR

从图像和屏幕截图中生成 Latex 方程式到您的 vault 中。

特点

• 使用自定义命令（将其绑定到常用的热键，如 Ctrl+Alt+V）直接将 LaTeX 方程式从剪贴板中的图像粘贴到您的笔记中。
• 通过在上下文菜单中选择新的“生成 LaTeX”选项，将您的存储库中的图像转换为 LaTeX 方程式。
• 使用 HuggingFace 推理 API 或 本地运行。

安装

手动安装

• 在 VaultFolder/.obsidian/plugins/latex-ocr/ 路径下创建一个新文件夹用于存放插件
• 导航至该项目的“Releases”选项卡
• 将 main.js、styles.css 和 manifest.json 复制到您的 Vault 文件夹 VaultFolder/.obsidian/plugins/latex-ocr/ 中。

BRAT

或者，您也可以使用 BRAT 通过提供到该存储库的链接来自动执行此操作。如果启用，您可以轻松下载未来的测试版本。

使用推理 API

默认情况下，此插件使用 HuggingFace 推理 API。以下是如何获取您的 API 密钥：

• 在https://huggingface.co上创建帐户或登录
• 在 Hugging Face个人资料设置 中创建一个 read 访问令牌。如果您已经有其他访问令牌，我建议为此插件专门创建一个。
• 在 Obsidian 中启用插件后，转到 Latex OCR 设置选项卡，并输入您生成的 API 密钥。

限制

• 推理 API 是 huggingface 提供的免费服务，因此需要一些时间来提供。后续请求应该会快得多。
• 如果您对一种基于低成本订阅的服务感兴趣，可以摆脱这种令人讨厌的等待期，请在 这里的相关问题 上做出反应。如果有足够的需求来支付服务器成本，我会考虑构建它。

本地运行

或者，您可以在本地运行模型。这需要安装一个配套的 python 包。使用 pip（或者最好使用 pipx）进行安装：

pip install https://github.com/lucasvanmol/latex-ocr-server/releases/download/0.1.0/latex_ocr_server-0.1.0-py3-none-any.whl

您可以通过运行以下命令来检查是否已安装：

python -m latex_ocr_server --version

配置

打开 Obsidian 并导航到社区插件部分，启用插件。然后转到 LatexOCR 设置选项卡，启用“使用本地模型”并进行配置。

您首先需要设置插件将在 LatexOCR 设置中使用的 Python 路径来运行模型。然后，您可以使用下面的按钮检查它是否正常工作。完成后，按“(重新) 启动服务器”。

请注意，第一次执行此操作时，需要从 huggingface 下载模型，大小约为 ~1.4 GB。您可以通过按“检查状态”按钮在 LatexOCR 设置选项卡中检查此下载的状态。

底部的状态栏将指示服务器的状态。

GPU 支持

您可以通过运行以下命令来检查 GPU 支持是否正常工作：

python -m latex_ocr_server info --gpu-available

如果您想要 GPU 支持，请按照 https://pytorch.org/get-started/locally/ 上的说明安装带有 CUDA 的 pytorch。请注意，您可能需要先卸载 torch。torchvision 和 torchaudio 不是必需的。

归属

感谢 NormXU 为训练和发布该模型所做的巨大贡献。