Image-to-Latex 使用教程

1. 项目目录结构及介绍

在 image-to-latex 开源项目中，目录结构大致如下：

image-to-latex/
├── README.md      # 项目简介
├── src/           # 主要代码存放目录
│   ├── main.py    # 启动文件
│   └── config.py  # 配置文件
├── requirements.txt  # 依赖包列表
└── test_images/    # 测试图片目录

• src/main.py 是项目的主入口文件，包含了将图像转换为 LaTeX 公式的逻辑。
• src/config.py 存储了应用的配置参数，如模型路径、转换设置等。
• test_images/ 目录用于存放测试用的图像文件。

2. 项目的启动文件介绍

src/main.py 是项目的启动文件，主要功能是读取图像，调用预训练的模型将其转化为 LaTeX 字符串。其关键代码包括：

import os
from PIL import Image
import cv2
from config import Config
from model import Model

def image_to_latex(image_path):
    config = Config()
    model = Model(config)
    image = Image.open(image_path)
    # 图像预处理
    processed_image = preprocess_image(image)
    # 转换为 LaTeX
    latex_output = model.convert(processed_image)
    return latex_output

if __name__ == "__main__":
    image_path = "test_images/test.png"
    result = image_to_latex(image_path)
    print(f"The LaTeX formula is: {result}")

这段代码首先从 config.py 加载配置，然后创建一个 Model 实例并加载模型权重。接着打开一个测试图片，进行预处理，最后通过模型得到 LaTeX 表示。

3. 项目的配置文件介绍

src/config.py 文件定义了应用运行所需的配置项，例如：

class Config:
    MODEL_PATH = 'model.h5'  # 模型权重文件路径
    IMAGE_SIZE = (224, 224)  # 输入图像尺寸
    PREPROCESSING_FN = 'preprocess_input'  # 图像预处理函数名

• MODEL_PATH：预训练模型的路径，通常是你训练或下载的权重文件。
• IMAGE_SIZE：模型期望输入的图像尺寸，保持一致以避免图像缩放。
• PREPROCESSING_FN：预处理函数名称，该函数在实际调用模型之前对图像进行必要的数据处理。

为了使用该项目，你需要确保配置文件中的路径正确，并且所有依赖项已按 requirements.txt 安装。之后，你可以直接运行 main.py 文件，它将尝试将 test_images/ 目录下的图像转换为 LaTeX 输出。