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Pix2Text (P2T) 介绍
Pix2Text (P2T) 期望成为 Mathpix 的免费开源 Python 替代工具，目前已经可以完成 Mathpix 的核心功能。P2T 自 V0.2 开始，支持识别既包含文字又包含公式的混合图片，返回效果类似于 Mathpix。P2T 的核心原理见下图（文字识别支持中文和英文）：
P2T 使用开源工具 CnSTD 检测出图片中数学公式所在位置，再交由 LaTeX-OCR 识别出各对应位置数学公式的Latex表示。图片的剩余部分再交由 CnOCR 进行文字检测和文字识别。最后 P2T 合并所有识别结果，获得最终的图片识别结果。感谢这些开源工具。
数学公式检测模型更新 (2023/06/13)
数学公式检测（Mathematical Formula Detection，简称 MFD）其实是放在 CnSTD 项目中的，P2T 只是调用 CnSTD 的这个模型罢了。所以本次更新也是 CnSTD 模型的更新。
加入混合图片
P2T网页版 自发布以来，其实已经积累了很多用户的真实调用图片。前两周我花了不少时间，对其中的部分做了标注。标注对象主要针对中文图片。之前的MFD模型其实对英文的检测效果已经相当不错了，但是中文比较差。当时训练的中文数据只有我自己合成的 CnMFD Dataset，缺乏真实图片。所以之前的模型对中文真实图片效果一般，尤其是中学试题类的图片。
这次新标注的数据，主要是既包含文字又包含数学公式的混合图片，其中又会重点关注中文的文字图片。以下是一些代表性图片：
代表性混合图片
为了标注这些图片，我又倒腾了下标注工具 Label Studio，下次专门写篇文章，介绍下如何用 Label Studio 导入本地图片，以及预测结果等。
加入纯公式图片
在标注过程中，发现之前的模型对于很窄（宽度小）的只包含一两个数学符号的纯公式图片识别的不好。
代表性纯公式图片
主要原因也是之前的训练数据中几乎没有纯公式的图片数据。
这个数据倒是基本不用标，之前在合成 CnMFD Dataset 数据时我就抽取了很多纯公式的图片patches，只要从这里面找出来一些代表图片即可。
这两种新的数据，相对于原有的训练数据，大概各加了
10% 左右到训练数据中。训练后得到的新模型，对中文图片中的数学公式，以及纯公式窄图片的检测效果，要明显优于之前的模型。
这个新模型今天（06-13）已经部署到 P2T网页版，暂不对外开放下载，专供网页版使用，欢迎大家去体验下。
后续会把网页版之前使用的 MFD YoloV7 模型开放给 知识星球 CnOCR/CnSTD私享群 的朋友。YoloV7 模型到目前为止只在之前的网页版可体验，还没对其他人开放过。
不同版本的模型，一般会遵循以下的使用逻辑：
- 最新的模型供 P2T网页版 使用，以及付费购买；
- 次新的模型对星球会员开放，及支持单独购买；
- 次次新的模型对所有人免费开放。
【Update 2023-06-22】
- 模型已开放购买，具体见：P2T YoloV7 数学公式检测模型开放购买 。
- 作者:Breezedeus
- 链接:https://www.breezedeus.com/article/p2t-mfd-20230613
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。
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