dsh-latex-ocr
公式图片 → LaTeX：为 DeepSeek Harness 提供 latex_ocr 工具， 把数学公式截图 / 教材公式页 / 手写公式照片识别为 LaTeX 代码（基于开源 pix2tex / LaTeX-OCR， 本地 CPU 推理，无需联网、无需 API key）。
安装
1. 安装识别引擎（一次性）
bash scripts/setup.sh # 创建 ~/.dsh/latex-ocr-venv，安装 torch(CPU) + pix2tex或手动：
python3 -m venv ~/.dsh/latex-ocr-venv
~/.dsh/latex-ocr-venv/bin/pip install --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu torch
~/.dsh/latex-ocr-venv/bin/pip install pix2tex
~/.dsh/latex-ocr-venv/bin/pip install --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu torchvision # 与 torch 同源，避免算子不匹配首次识别会自动下载模型权重（约 120MB，HuggingFace）。
> NixOS：pip 安装的二进制缺少 libstdc++.so.6 / libz.so.1，setup.sh 会自动生成 > 注入 nix store 运行库的 pix2tex-dsh 包装脚本；插件优先使用它。
2. 安装插件
# 任意 DeepSeek Harness 检出目录
dsh plugin --profile web add dsh-latex-ocr # npm 发布后可这样装
# 或本地源码：dsh plugin --profile web add /path/to/dsh-latex-ocr重启 DSH Web 进程后生效。
使用
把这张公式识别成 LaTeX：latex_ocr(image="/path/to/formula.png")返回 LaTeX 表达式，可直接用于讲解、推导与复现。本地 CPU 推理约 1-7 秒/条。
实测（温度 0.1）：
| 原公式 | 识别结果 |
|---|---|
| ∫₀^∞ e^{-x²} dx = √π/2 | \int_{0}^{\infty}e^{-x^{2}}\,d x={\frac{\sqrt{\pi}}{2}} ✅ |
| lim_{x→0} sinx/x = 1 | \operatorname*{lim}_{x\to0}{\frac{\sin x}{x}}=1 ✅ |
复杂公式（重积分、矩阵、求和上下限）可能不完美，关键公式请对照原图核对。
工作原理
latex_ocr 工具 → execFile 调用本机 pix2tex CLI（~/.dsh/latex-ocr-venv/bin/pix2tex[-dsh]， 找不到则回退到 PATH 上的 pix2tex）→ 解析 stdout 中的 LaTeX。
兼容性
- Node ≥ 22（DSH Web 要求）
- Python ≥ 3.10（引擎；PyTorch 需支持对应版本）
- 磁盘：约 1.5GB（torch + pix2tex + 权重）
- 平台：Linux / macOS（Windows 未验证；
scripts/setup.sh为 bash）
License
MIT（pix2tex 模型与权重版权归其原作者所有）。