海马扫描 V1.2.0 官方安装版

软件类型:图形图像
软件大小:43.96 MB
更新时间:2023-05-31
软件评级:
运行环境:WinAll
软件语言:简体中文
安全监测: 无插件 360 √ 腾讯 √ 金山 √ 瑞星 √
软件介绍 下载地址

  海马扫描是一款可以扫描识别公式的软件,与市面上其他AI文字识别工具的最大不同在于,它是专门针对教育行业教师和学生的教学场景而设计的,可以将图片或pdf文件扫描成文本,数学公式识别转换成latex代码,直接复制到Word借助公式编辑器就可以实现公式识别了!

海马扫描

软件特色

  1、高精度识别转换

  软件采用OCR识别技术,轻松实现文档数字化。

  上传图片快速转换可编辑的文本和LaTex公式。

  2、文字智能排版

  对图文混排的文档具有自动分析功能,还原文档的结构格式,无需对文档进行二次编辑和排版海马扫描小程序小程序轻松拍照识别,也可一键同步到海马扫。

  描电脑端进行智能排版和文字编辑。

功能介绍

  1、批量操作

  支持批量操作多文件转换。

  2、截图识别

  提供更便捷的裁剪识字。

  3、文字校对

  更智能的文字识别纠错技术。

  4、智能排版,清晰整洁

  识别出的文件排版与源文件保持一致。

  5、公式面板

  编辑你想转换的LaTex公式。

  6、体验升级 极简操作

  文字公式 精准识别 智能排版。

  小程序拍照上传 客户端一键同步。

软件体验

  海马扫描的操作体验简单,界面功能明晰,需要手机验证登录,从而实现PC客户端和微信小程序的联动使用,从体验来看,还是PC版本的海马扫描功能更加丰富。

海马扫描

海马扫描

  进入海马扫描客户端,我们可以看到导航页面,可以选择导入印刷体或者英文的手写电子稿,也可以从网站或电脑文件中选取截图。

海马扫描

  小编选择网站截图录入,识别完成用时不到10秒,体验不错。据了解,现在教师在备课、考试、作业等多个业务场景下,均需要将纸质材料电子化,但传统的纯人工键盘录入的方式仍然存在很多缺陷。

  首先,纯人工录入试卷的形式耗时耗力,且因为工作量大占用时间导致老师的主动性差;其次,偏远地区教师、年龄偏大的教师、以及对电脑不熟悉的教师打字速度慢,纯人工录入操作难度较大,录入一套试卷耗费大量时间,占用了老师的教研精力;其三,寻找其他专业人力来录入试卷试题,虽然节省了老师的时间和精力,但将本校的资源交于他人录入一来涉及内容保密,二来耗费物资。

  所以通过OCR文字识别等技术就可以解决教研方面的这一痛点问题。当然,在更多的轻办公场景下,解决白领们的文稿整理问题,OCR文字识别更是已经流行开来。

海马扫描

  这是基于OCR文字识别和自然语言识别技术的编辑功能,可以实现:文本可编辑、抠图可编辑、表格可编辑等功能。

  同时,页面展示区自带右旋转90度、左旋90度、查看上一页、查看下一页和删除功能,方便文件的微调、查看和删减。此外,图像区域自带了缩小、放大和收起三大功能按钮,可以满足文字校对与替换,文字编辑与撤销等需求。

  据了解,在教学场景中,教师只需要导入试卷,就可以一键转换成文本并排版,最后将试卷中的试题内容、答案解析均拆分并入库。这些被拆分好的试题进入试题库后可以用于日后的教学、在线考试、工作等多个应用场景。

海马扫描

  在功能性方面,海马扫描具备了重新识别、截图识别、公式识别、绘制区域、文本校对等更为具体的操作指令,方便个性化的使用。

  从工具栏功能键来看,公式识别主要实现了对图像区域内的公式进行截图和识别,通过公式截取与识别,形成LaTex代码,再通过LaTex代码的复制和在文本区的粘贴,再度转换为公式,从而实现由图像到文本的转换。

海马扫描

  公式识别功能在实际使用的过程中,可以根据场景需求,替换或者批改扫描文件中出现的公式,海马扫描还建有公式面板方便操作。

海马扫描

  在成功识别公式之后,你可以得到一组Latex数学代码,这样一来就解决了老师们试卷出题和整理、批改作业等等一系列涉及到公式的电子化应用难题。

海马扫描

  此前,在试卷的录入过程中,尤其是数学试卷的录入,经常会遇到文字、数字、图形以及数学公式的混合录入。其中,又以数学公式录入比较棘手。如果翻译成“文字+LaTex代码”,并经剪贴复制、粘贴以及LaTex等步骤处理后,可以快速完成试卷的录入,目前支持的公式为初中以下。

海马扫描

  上图则是微信小程序的使用结果,在登录之后,可以实现常用的拍照扫描、导入照片扫描、聊天记录扫描等功能,基于移动端的用户需求,而且不需要下载新的APP,便捷的操作和稳定的识别还是值得点赞的。

  随着人工智能技术的不断下沉和普及,各行各业都将受益。从一个小的切口进入,都可能发现一个巨大的需求市场,解决长期以来用户面临的痛点问题。基于OCR的人工智能识别技术就是这样,用过,一定就离不开了。

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