2019-05-16 shell数学符号

本文深入解析Linux中常用的比较运算符,如等于(-eq)、不等于(-ne)、大于(-gt)、小于(-lt)等,以及逻辑关系如逻辑与(&&),逻辑或(||)和逻辑非(!)。同时,文章提供了for循环的多种实用写法,是Linux初学者和进阶者的必备指南。

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-eq           //等于

-ne           //不等于

-gt            //大于 (greater )

-lt             //小于  (less)

-ge           //大于等于

-le            //小于等于

命令的逻辑关系:

在linux 中 命令执行状态:0 为真,其他为假

逻辑与: &&
第一个条件为假时,第二条件不用再判断,最终结果已经有;
第一个条件为真时,第二条件必须得判断;
逻辑或: ||
逻辑非: !

 

for循环的几种常用写法

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41477980/article/details/85028408

转载于:https://www.cnblogs.com/reclusive/p/10878182.html

### 配置 Tesseract-OCR 以准确识别数学符号 为了使 Tesseract-OCR 能够更精确地识别数学符号,需要进行特定配置和优化。这不仅涉及软件本身的设置调整,还包括数据预处理以及可能的自定义训练。 #### 安装与基础配置 确保已安装最新版 Tesseract OCR 并正确设置了环境变量 `TESSDATA_PREFIX`指向包含所需语言文件的位置[^3]。对于 Windows 用户来说,推荐下载官方提供的安装程序来简化此过程[^4]。 #### 获取支持数学公式的语言模型 除了默认的语言包外,还需要额外获取专门针对科学和技术文档设计的数据集,这些资源通常包含了更多种类的特殊字符和支持复杂表达式的解析能力。可以从 GitHub 或其他开源社区寻找适用于 LaTeX 或 MathML 的 Tesseract 数据库,并将其放置于指定路径下的 `tessdata` 文件夹内[^2]。 #### 图像预处理提高准确性 图像质量直接影响到最终的结果,在正式执行 OCR 前建议先做如下操作: - **二值化**:将彩色图片转换成黑白两色模式; - **去噪点**:移除不必要的干扰像素; - **尺寸标准化**:保持所有待测样本具有相同的分辨率比例; 通过 Python 库 Pillow 实现上述功能非常方便快捷: ```python from PIL import ImageFilter,ImageEnhance,ImageOps,Image import numpy as np def preprocess_image(image_path): img = Image.open(image_path).convert('L') #转灰度图 enhancer = ImageEnhance.Contrast(img) factor = 2 im_output = enhancer.enhance(factor) thresh = 128 fn = lambda x : 255 if x > thresh else 0 r=im_output.convert('L').point(fn, mode='1') return r ``` #### 使用命令行调用 Tesseract 进行识别 完成以上准备工作之后就可以利用命令行工具来进行实际测试了。下面给出一段简单的 shell script 示例用于批量处理多张含有数学公式的手稿照片: ```bash #!/bin/bash for file in *.png; do tesseract "$file" "${file%.png}.txt" -l eng+equ --psm 6 --oem 1; done ``` 此处 `-l eng+equ` 参数指定了同时加载英语(`eng`) 和 数学方程 (`equ`) 字典表,而 `--psm 6` 则设定了页面分割方式为假设单一线条文本区域,最后 `--oem 1` 表明启用 LSTM 模型引擎而非传统算法[^1]。
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