[![Discord](https://img.shields.io/discord/1200765964434821260?label=Discord)](https://discord.gg/GgD87WM8Tf) [![Downloads](https://static.pepy.tech/personalized-badge/pix2text?period=total&units=international_system&left_color=grey&right_color=orange&left_text=Downloads)](https://pepy.tech/project/pix2text) [![Visitors](https://api.visitorbadge.io/api/visitors?path=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fbreezedeus%2FPix2Text&label=Visitors&countColor=%23ff8a65&style=flat&labelStyle=none)](https://visitorbadge.io/status?path=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fbreezedeus%2FPix2Text) [![license](https://img.shields.io/github/license/breezedeus/pix2text)](./LICENSE) [![PyPI version](https://badge.fury.io/py/pix2text.svg)](https://badge.fury.io/py/pix2text) [![forks](https://img.shields.io/github/forks/breezedeus/pix2text)](https://github.com/breezedeus/pix2text) [![stars](https://img.shields.io/github/stars/breezedeus/pix2text)](https://github.com/breezedeus/pix2text) ![last-release](https://img.shields.io/github/release-date/breezedeus/pix2text) ![last-commit](https://img.shields.io/github/last-commit/breezedeus/pix2text) [![Twitter](https://img.shields.io/twitter/url?url=https%3A%2F%2Ftwitter.com%2Fbreezedeus)](https://twitter.com/breezedeus) [📖 在线文档](https://pix2text.readthedocs.io) | [👩🏻‍💻 网页版](https://p2t.breezedeus.com) | [👨🏻‍💻 在线 Demo](https://huggingface.co/spaces/breezedeus/Pix2Text-Demo) | [💬 交流群](https://www.breezedeus.com/article/join-group)
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# Pix2Text (P2T) ## Update 2025.07.25：发布 **V1.1.4** 主要变更： - 数学公式检测（MFD）和数学公式识别（MFR）模型升级到 1.5 版本，所有默认配置、文档和示例均以 `mfd-1.5` 和 `mfr-1.5` 为标准模型。 ## Update 2025.04.15：分布 **V1.1.3** 主要变更： - 支持基于 VLM 接口（具体参考 [LiteLLM 文档](https://docs.litellm.ai/docs/)）的 `VlmTableOCR` 和 `VlmTextFormulaOCR` 模型，可使用闭源 VLM 模型。安装命令：`pip install pix2text[vlm]`。 - 使用方式见 [tests/test_vlm.py](tests/test_vlm.py) 和 [tests/test_pix2text.py](tests/test_pix2text.py)。 ## Update 2024.11.17：发布 **V1.1.2** 主要变更： * 版面分析模型加入 [DocLayout-YOLO](https://github.com/opendatalab/DocLayout-YOLO)，提升版面分析的准确性。 ## Update 2024.06.18：发布 **V1.1.1** 主要变更： * 支持新的数学公式检测模型（MFD）：[breezedeus/pix2text-mfd](https://huggingface.co/breezedeus/pix2text-mfd) ([国内镜像](https://hf-mirror.com/breezedeus/pix2text-mfd))，公式检测精度获得较大提升。 具体说明请见：[Pix2Text V1.1.1 发布，带来更好的数学公式检测模型 | Breezedeus.com](https://www.breezedeus.com/article/p2t-mfd-v1.1.1)。 ## Update 2024.04.28：发布 **V1.1** 主要变更： * 加入了版面分析和表格识别模型，支持把复杂排版的图片转换为 Markdown 格式，示例见：[Pix2Text 在线文档/Examples](https://pix2text.readthedocs.io/zh-cn/stable/examples/)。 * 支持把整个 PDF 文件转换为 Markdown 格式，示例见：[Pix2Text 在线文档/Examples](https://pix2text.readthedocs.io/zh-cn/stable/examples/)。 * 加入了更丰富的接口，已有接口的参数也有所调整。 * 上线了 [Pix2Text 在线文档](https://pix2text.readthedocs.io)。 ## Update 2024.02.26：发布 **V1.0** 主要变更： * 数学公式识别（MFR）模型使用新架构，在新的数据集上训练，获得了 SOTA 的精度。具体说明请见：[Pix2Text V1.0 新版发布：最好的开源公式识别模型 | Breezedeus.com](https://www.breezedeus.com/article/p2t-v1.0)。 了解更多：[RELEASE.md](docs/RELEASE.md) 。
**Pix2Text (P2T)** 期望成为 **[Mathpix](https://mathpix.com/)** 的**免费开源 Python** 替代工具，目前已经可以完成 **Mathpix** 的核心功能。 **Pix2Text (P2T) 可以识别图片中的版面、表格、图片、文字、数学公式等内容，并整合所有内容后以 Markdown 格式输出。P2T 也可以把一整个 PDF 文件（PDF 的内容可以是扫描图片或者其他任何格式）转换为 Markdown 格式。** **Pix2Text (P2T)** 整合了以下模型： - **版面分析模型**：[breezedeus/pix2text-layout](https://huggingface.co/breezedeus/pix2text-layout) （[国内镜像](https://hf-mirror.com/breezedeus/pix2text-layout)）。 - **表格识别模型**：[breezedeus/pix2text-table-rec](https://huggingface.co/breezedeus/pix2text-table-rec) （[国内镜像](https://hf-mirror.com/breezedeus/pix2text-table-rec)）。 - **文字识别引擎**：支持 **`80+` 种语言**，如**英文、简体中文、繁体中文、越南语**等。其中，**英文**和**简体中文**识别使用的是开源 OCR 工具 [CnOCR](https://github.com/breezedeus/cnocr) ，其他语言的识别使用的是开源 OCR 工具 [EasyOCR](https://github.com/JaidedAI/EasyOCR) 。 - **数学公式检测模型（MFD）**：[breezedeus/pix2text-mfd-1.5](https://huggingface.co/breezedeus/pix2text-mfd-1.5) （[国内镜像](https://hf-mirror.com/breezedeus/pix2text-mfd-1.5)）。基于 [CnSTD](https://github.com/breezedeus/cnstd) 实现。 - **数学公式识别模型（MFR）**：[breezedeus/pix2text-mfr-1.5](https://huggingface.co/breezedeus/pix2text-mfr-1.5) （[国内镜像](https://hf-mirror.com/breezedeus/pix2text-mfr-1.5)）。 其中多个模型来自其他开源作者， 非常感谢他们的贡献。
Pix2Text Arch Flow
具体说明请参考：[Pix2Text在线文档/模型](https://pix2text.readthedocs.io/zh-cn/stable/models/)。
P2T 作为Python3工具包，对于不熟悉Python的朋友不太友好，所以我们也发布了**可免费使用**的 **[P2T网页版](https://p2t.breezedeus.com)**，直接把图片丢进网页就能输出P2T的解析结果。**网页版会使用最新的模型，效果会比开源模型更好。** 感兴趣的朋友欢迎扫码加小助手为好友，备注 `p2t`，小助手会定期统一邀请大家入群。群内会发布P2T相关工具的最新进展：
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作者也维护 **知识星球** [**P2T/CnOCR/CnSTD私享群**](https://t.zsxq.com/FEYZRJQ) ，这里面的提问会较快得到作者的回复，欢迎加入。**知识星球私享群**也会陆续发布一些P2T/CnOCR/CnSTD相关的私有资料，包括**部分未公开的模型**，**购买付费模型享优惠**，**不同应用场景的调用代码**，使用过程中遇到的难题解答等。星球也会发布P2T/OCR/STD相关的最新研究资料。 ## 支持的语言列表 Pix2Text 的文字识别引擎支持 **`80+` 种语言**，如**英文、简体中文、繁体中文、越南语**等。其中，**英文**和**简体中文**识别使用的是开源 OCR 工具 **[CnOCR](https://github.com/breezedeus/cnocr)** ，其他语言的识别使用的是开源 OCR 工具 **[EasyOCR](https://github.com/JaidedAI/EasyOCR)** ，感谢相关的作者们。 支持的**语言列表**和**语言代码**如下：
↓↓↓ Click to show details ↓↓↓ | Language | Code Name | | ------------------- | ----------- | | Abaza | abq | | Adyghe | ady | | Afrikaans | af | | Angika | ang | | Arabic | ar | | Assamese | as | | Avar | ava | | Azerbaijani | az | | Belarusian | be | | Bulgarian | bg | | Bihari | bh | | Bhojpuri | bho | | Bengali | bn | | Bosnian | bs | | Simplified Chinese | ch_sim | | Traditional Chinese | ch_tra | | Chechen | che | | Czech | cs | | Welsh | cy | | Danish | da | | Dargwa | dar | | German | de | | English | en | | Spanish | es | | Estonian | et | | Persian (Farsi) | fa | | French | fr | | Irish | ga | | Goan Konkani | gom | | Hindi | hi | | Croatian | hr | | Hungarian | hu | | Indonesian | id | | Ingush | inh | | Icelandic | is | | Italian | it | | Japanese | ja | | Kabardian | kbd | | Kannada | kn | | Korean | ko | | Kurdish | ku | | Latin | la | | Lak | lbe | | Lezghian | lez | | Lithuanian | lt | | Latvian | lv | | Magahi | mah | | Maithili | mai | | Maori | mi | | Mongolian | mn | | Marathi | mr | | Malay | ms | | Maltese | mt | | Nepali | ne | | Newari | new | | Dutch | nl | | Norwegian | no | | Occitan | oc | | Pali | pi | | Polish | pl | | Portuguese | pt | | Romanian | ro | | Russian | ru | | Serbian (cyrillic) | rs_cyrillic | | Serbian (latin) | rs_latin | | Nagpuri | sck | | Slovak | sk | | Slovenian | sl | | Albanian | sq | | Swedish | sv | | Swahili | sw | | Tamil | ta | | Tabassaran | tab | | Telugu | te | | Thai | th | | Tajik | tjk | | Tagalog | tl | | Turkish | tr | | Uyghur | ug | | Ukranian | uk | | Urdu | ur | | Uzbek | uz | | Vietnamese | vi | > Ref: [Supported Languages](https://www.jaided.ai/easyocr/) .
## P2T 网页版 所有人都可以免费使用 **[P2T网页版](https://p2t.breezedeus.com)**，每人每天可以免费识别 10000 个字符，正常使用应该够用了。*请不要批量调用接口，机器资源有限，批量调用会导致其他人无法使用服务。* 受限于机器资源，网页版当前只支持**简体中文和英文**，要尝试其他语言上的效果，请使用以下的**在线 Demo**。 ## 在线 Demo 🤗 也可以使用 **[在线 Demo](https://huggingface.co/spaces/breezedeus/Pix2Text-Demo)**（无法科学上网可以使用 [国内镜像](https://hf.qhduan.com/spaces/breezedeus/Pix2Text-Demo)） 尝试 **P2T** 在不同语言上的效果。但在线 Demo 使用的硬件配置较低，速度会较慢。如果是简体中文或者英文图片，建议使用 **[P2T网页版](https://p2t.breezedeus.com)**。 ## 示例 参见：[Pix2Text在线文档/示例](https://pix2text.readthedocs.io/zh-cn/stable/examples/)。 ## 使用说明 参见：[Pix2Text在线文档/使用说明](https://pix2text.readthedocs.io/zh-cn/stable/usage/)。 ## 模型下载 参见：[Pix2Text在线文档/模型](https://pix2text.readthedocs.io/zh-cn/stable/models/)。 ## 安装 嗯，顺利的话一行命令即可。 ```bash pip install pix2text ``` 如果需要识别**英文**与**简体中文**之外的文字，请使用以下命令安装额外的包： ```bash pip install pix2text[multilingual] ``` 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用阿里云的安装源： ```bash pip install pix2text -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple ```
更多说明参见：[Pix2Text在线文档/安装](https://pix2text.readthedocs.io/zh-cn/stable/install/)。 ## 命令行工具 参见：[Pix2Text在线文档/命令行工具](https://pix2text.readthedocs.io/zh-cn/stable/command/)。 ## HTTP 服务 参见：[Pix2Text在线文档/命令行工具/开启服务](https://pix2text.readthedocs.io/zh-cn/stable/command/)。 ## Mac 桌面客户端 请参考 [Pix2Text-Mac](https://github.com/breezedeus/Pix2Text-Mac) 安装 Pix2Text 的 MacOS 桌面客户端。
Pix2Text Mac 客户端
## 给作者来杯咖啡 开源不易，如果此项目对您有帮助，可以考虑 [给作者加点油🥤，鼓鼓气💪🏻](https://www.breezedeus.com/article/buy-me-coffee) 。 --- 官方代码库：[https://github.com/breezedeus/pix2text](https://github.com/breezedeus/pix2text) 。 Pix2Text (P2T) 更多信息：[https://www.breezedeus.com/article/pix2text_cn](https://www.breezedeus.com/article/pix2text_cn) 。