本地识别手写中文笔记与数学公式,输出 Markdown 与 LaTeX
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数据截至 2026/9/16 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。
安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add KL3jd/handwritten-ocr该包不可直接 npm 安装,改从 GitHub 源安装(明细见下方安装检查)
状态速览
判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态信任档位:待复验
装得上吗[实装验证]—
曾在 dsh 0.2.0-rc.2 下真实安装成功,但当前 dsh 已更新至 0.2.1-rc.5,本站尚未在新版下复验
L4 · 真实安装等级说明 →数据截至 2026/10/07·判据 →
图例:✓ 通过! 需注意— 未判定 / 无数据· 「未判定」= 本站尚无数据,不代表插件有问题
档位由哪些信号合成
本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。
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功能亮点
- 本地识别手写中文
- 识别数学公式
DSH 插件,本地 OCR:手写中文 + 数学公式 → Markdown 带 LaTeX。支持 GPU / CPU 后端。
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成OCR 本地插件 — 手写中文 + 数学公式 → Markdown
本地 OCR 插件:识别手写中文笔记与数学公式图片,输出 Markdown(中文纯文本 + 公式 LaTeX)。
全程本地推理、不联网,图片与数据不出本机。可作为 DSH(或其他 LLM 工具框架)的插件调用。
功能
- 整页手写笔记识别:中文 → 纯文本、公式 → LaTeX
- 三模式后端:GPU(DirectML,推荐)/ CPU / NPU(实验性,见下)
- 可调参数集中在 settings.json,无需改代码
- FastAPI 服务(ocr_server.py,POST /ocr)+ CLI(ocr_cli.py)
- DSH 工具预设(dsh-assets/):LLM 可直接调用 ocr_image 识别图片
组件
| 组件 | 用途 | 许可 |
| Pix2Text MFD 1.5 | 公式区检测(YOLO) | MIT |
| RapidOCR | 中文文本行识别 | Apache-2.0 |
| UniMERNet | 公式 → LaTeX(手写优先) | MIT |
| Pix2Text MFR 1.5 | 公式 → LaTeX(兜底) | MIT |
安装
一键安装(Windows,推荐)
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OCR 本地插件 — 手写中文 + 数学公式 → Markdown
本地 OCR 插件:识别手写中文笔记与数学公式图片,输出 Markdown(中文纯文本 + 公式 LaTeX)。
全程本地推理、不联网,图片与数据不出本机。可作为 DSH(或其他 LLM 工具框架)的插件调用。
功能
- 整页手写笔记识别:中文 → 纯文本、公式 → LaTeX
- 三模式后端:GPU(DirectML,推荐)/ CPU / NPU(实验性,见下)
- 可调参数集中在 settings.json,无需改代码
- FastAPI 服务(ocr_server.py,POST /ocr)+ CLI(ocr_cli.py)
- DSH 工具预设(dsh-assets/):LLM 可直接调用 ocr_image 识别图片
组件
| 组件 | 用途 | 许可 |
| Pix2Text MFD 1.5 | 公式区检测(YOLO) | MIT |
| RapidOCR | 中文文本行识别 | Apache-2.0 |
| UniMERNet | 公式 → LaTeX(手写优先) | MIT |
| Pix2Text MFR 1.5 | 公式 → LaTeX(兜底) | MIT |
安装
一键安装(Windows,推荐)
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File install.ps1
自动完成:建 .venv + 装依赖(清华源优先、失败退官方源)→ 下载模型(hf-mirror)→ 装 DSH 预设。
模型已有可加 -SkipModels。
手动安装
1. Python 3.10 环境
python -m venv .venv
Windows: .venv\Scripts\activate
2. 依赖
pip install -r requirements-gpu.txt
3. 下载模型(自动走 hf-mirror 国内镜像,落 models/ocr/)
python scripts/download_models.py
使用
CLI(每次新进程,模型重新加载,慢)
python ocr_cli.py 笔记照片.jpg --mode gpu
HTTP 常驻服务(推荐,默认 8765 端口)——模型只加载一次,后续秒回
python ocr_server.py
或 python -m uvicorn ocr_server:app --port 8765 POST /ocr (multipart: file=图片, mode=gpu) -> {markdown, timing}
🖥️ 管理面板(服务模式用)
启动服务后浏览器打开 http://127.0.0.1:8765/:
- 服务状态:运行中/已停止、PID、引擎加载状态、启动时间
- 停止服务按钮(服务停止后由 DSH 工具自动拉起,或重新运行 python ocr_server.py)
- 参数编辑:每个参数带「用途 / 优点 / 注意 / 建议值」,修改后保存即热加载,下次识别生效
- DSH 的 ocr_image 工具首次调用会自动拉起服务(约 25s 加载模型),之后每次识别约 2~3s 返回
设置(settings.json)
| 键 | 默认 | 说明 |
| mode | auto | gpu / npu / cpu / auto |
| formula_backend | auto | unimernet / mfr / auto |
| formula_iou | 0.3 | 文本与公式框去重 IoU |
| mfd_conf | 0.25 | 公式检测置信度 |
| mfd_resized_shape | 768 | 检测输入尺寸 |
| merge_x_iou / merge_y_gap | 0.3 / 24 | 公式碎片合并 |
| crop_pad_ratio | 0.08 | 公式裁剪外扩 |
| crop_min_width / height | 24 / 18 | 裁剪最小尺寸 |
| crop_upscale | 256 | 小图放大阈值 |
环境变量:OCR_PY / OCR_CLI / OCR_MODEL_DIR / OCR_SETTINGS 可覆盖默认路径。
DSH 集成
install.ps1 会自动安装预设;手动安装: Copy-Item dsh-assets\preset-ocr-assistant "C:\Users\$env:USERNAME\.dsh\.agent-presets\ocr-assistant" -Recurse -Force 刷新后出现「OCR 助手」预设,LLM 拥有 ocr_image 工具(识别本地图片 → Markdown)。
若报 python 找不到,设 OCR_PY / OCR_CLI 环境变量后重启 DSH。
已知限制
- NPU 模式(AMD XDNA1)受 amd/RyzenAI-SW#389 阻塞: Windows + RAI 1.8.0 下 DPU 分派报 ERT_CMD_STATE_ERROR(AMD open bug),建议用 GPU 或 CPU 模式。
- 手写矩阵的完整 bmatrix 输出仍在打磨(当前 MFD 会拆成多个公式框)。预览分享卡片长什么样 ↓
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