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手写公式 OCR KL3jd/handwritten-ocr

DeepSeek Harness
KL3jd68 天前有提交已提供中文文档扫描:含敏感能力

本地识别手写中文笔记与数学公式,输出 Markdown 与 LaTeX

28/100
综合分
0
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分

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
是什么[目录]—
dsh 原生插件 · market
暂无时间戳·判据 →
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 →
安全吗[自动扫描]—
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖,不等同于无风险
数据截至 2026/11/05·判据 →
还在维护吗[仓库]—
更新放缓:最近一次提交在 68 天前
暂无时间戳·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。

验证判据与等级说明 →

可信度证据

安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0
🔵 扫描:含敏感能力尚无人工评估
展开查看扫描说明与证据 ↓

静态扫描发现插件具备触达本地系统的能力:执行外部命令、读写/删除本地文件、读取剪贴板或密钥类环境变量(至少其一)。这是能力清单,不是危险判定——具体能力项与证据见下方,安装前请自行判断是否需要。

可执行外部命令读写/删除本地文件发起外部网络请求
查看扫描证据(共 12 处,展示前 12 条)
  • 发起网络请求
    dsh-assets/ocr_image.mjs:29
    const res = await fetch(BASE + '/health', { signal: ctrl.signal })
  • 执行外部命令来自配置/变量
    dsh-assets/ocr_image.mjs:47
    const child = spawn(PY, [SERVER], {
  • 读取本地文件
    dsh-assets/ocr_image.mjs:70
    fd.append('file', new Blob([readFileSync(img)]), img.split(/[ /]/).pop())
  • 发起网络请求
    dsh-assets/ocr_image.mjs:72
    const res = await fetch(BASE + '/ocr', { method: 'POST', body: fd })
  • 执行外部命令来自配置/变量
    dsh-assets/ocr_image.mjs:85
    const child = spawn(PY, args, { windowsHide: true })
  • 读取本地文件
    dsh-assets/ocr_image.mjs:145
    if (!existsSync(img)) throw new Error('ocr_image: 文件不存在: ' + img)
  • 发起网络请求
    dsh-assets/preset-ocr-assistant/ocr_image.mjs:29
    const res = await fetch(BASE + '/health', { signal: ctrl.signal })
  • 执行外部命令来自配置/变量
    dsh-assets/preset-ocr-assistant/ocr_image.mjs:47
    const child = spawn(PY, [SERVER], {
  • 读取本地文件
    dsh-assets/preset-ocr-assistant/ocr_image.mjs:70
    fd.append('file', new Blob([readFileSync(img)]), img.split(/[ /]/).pop())
  • 发起网络请求
    dsh-assets/preset-ocr-assistant/ocr_image.mjs:72
    const res = await fetch(BASE + '/ocr', { method: 'POST', body: fd })
  • 执行外部命令来自配置/变量
    dsh-assets/preset-ocr-assistant/ocr_image.mjs:85
    const child = spawn(PY, args, { windowsHide: true })
  • 读取本地文件
    dsh-assets/preset-ocr-assistant/ocr_image.mjs:145
    if (!existsSync(img)) throw new Error('ocr_image: 文件不存在: ' + img)
扫描于 2026/11/5(0 天前) · 范围 入口闭包 + 发布文件清单 · 来源 GitHub 仓库

静态扫描只反映源码中出现的调用,不构成安全背书;人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。

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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)
展开完整文档(README 剩余 1 节)
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 ↓KL3jd/handwritten-ocr
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本地识别手写中文笔记与数学公式,输出 Markdown 与 LaTeX

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