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docs/examples.md

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+# 示例
+## 识别 PDF 文件，返回其 Markdown 格式
+
+对于 PDF 文件，可以使用函数 `.recognize_pdf()` 对整个文件或者指定页进行识别，并把结果输出为 Markdown 文件。如针对以下 PDF 文件 ([examples/test-doc.pdf](examples/test-doc.pdf))：
+
+调用方式如下：
+
+```python
+from pix2text import Pix2Text, merge_line_texts
+
+img_fp = './examples/test-doc.pdf'
+p2t = Pix2Text()
+doc = p2t.recognize_pdf(img_fp, page_numbers=[0, 1])
+doc.to_markdown('output-md')  # 导出的 Markdown 信息保存在 output-md 目录中
+```
+
+> 如果期望导出 Markdown 之外的其他格式，如 Word、HTML、PDF 等，推荐使用工具 [Pandoc](https://pandoc.org) 对 Markdown 结果进行转换即可。
+
+## 识别既有公式又有文本的段落图片
+
+对于既有公式又有文本的段落图片，识别时不需要使用版面分析模型。
+可以使用函数 `.recognize_text_formula()` 识别图片中的文字和数学公式。如针对以下图片 ([examples/en1.jpg](examples/en1.jpg))：
+
+<div align="center">
+  <img src="./examples/en1.jpg" alt="English mixed image" width="600px"/>
+</div>
+
+调用方式如下：
+
+```python
+from pix2text import Pix2Text, merge_line_texts
+
+img_fp = './examples/en1.jpg'
+p2t = Pix2Text()
+outs = p2t.recognize_text_formula(img_fp, resized_shape=608, return_text=True)
+print(outs)
+```
+
+返回结果 `outs` 是个 `dict`，其中 key `position` 表示Box位置信息，`type` 表示类别信息，而 `text` 表示识别的结果。具体说明见[接口说明](#接口说明)。
+
+
+
+## 识别纯公式图片
+
+对于只包含数学公式的图片，使用函数 `.recognize_formula()` 可以把数学公式识别为 LaTeX 表达式。如针对以下图片 ([examples/math-formula-42.png](examples/math-formula-42.png))：
+
+<div align="center">
+  <img src="./examples/math-formula-42.png" alt="Pure Math Formula image" width="300px"/>
+</div>
+
+
+调用方式如下：
+
+```python
+from pix2text import Pix2Text
+
+img_fp = './examples/math-formula-42.png'
+p2t = Pix2Text()
+outs = p2t.recognize_formula(img_fp)
+print(outs)
+```
+
+返回结果为字符串，即对应的 LaTeX 表达式。具体说明见[说明](usage.md)。
+
+## 识别纯文字图片
+
+对于只包含文字不包含数学公式的图片，使用函数 `.recognize_text()` 可以识别出图片中的文字。此时 Pix2Text 相当于一般的文字 OCR 引擎。如针对以下图片 ([examples/general.jpg](examples/general.jpg))：
+
+<div align="center">
+  <img src="./examples/general.jpg" alt="Pure Math Formula image" width="400px"/>
+</div>
+
+
+调用方式如下：
+
+```python
+from pix2text import Pix2Text
+
+img_fp = './examples/general.jpg'
+p2t = Pix2Text()
+outs = p2t.recognize_text(img_fp)
+print(outs)
+```
+
+返回结果为字符串，即对应的文字序列。具体说明见[接口说明](#接口说明)。
+
+
+## 针对不同语言
+
+### 英文
+
+**识别效果**：
+
+![Pix2Text 识别英文](figs/output-en.jpg)
+
+**识别命令**：
+
+```bash
+p2t predict -l en -a mfd -t yolov7 --analyzer-model-fp ~/.cnstd/1.2/analysis/mfd-yolov7-epoch224-20230613.pt --formula-ocr-config '{"model_name":"mfr-pro","model_backend":"onnx"}' --resized-shape 768 --save-analysis-res out_tmp.jpg --text-ocr-config '{"rec_model_name": "doc-densenet_lite_666-gru_large"}' --auto-line-break -i examples/en1.jpg
+```
+
+> 注意 ⚠️ ：上面命令使用了付费版模型，也可以如下使用免费版模型，只是效果略差：
+>
+> ```bash
+> p2t predict -l en -a mfd -t yolov7_tiny --resized-shape 768 --save-analysis-res out_tmp.jpg --auto-line-break -i examples/en1.jpg
+> ```
+
+
+### 简体中文
+
+**识别效果**：
+
+![Pix2Text 识别简体中文](figs/output-ch_sim.jpg)
+
+**识别命令**：
+
+```bash
+p2t predict -l en,ch_sim -a mfd -t yolov7 --analyzer-model-fp ~/.cnstd/1.2/analysis/mfd-yolov7-epoch224-20230613.pt --formula-ocr-config '{"model_name":"mfr-pro","model_backend":"onnx"}' --resized-shape 768 --save-analysis-res out_tmp.jpg --text-ocr-config '{"rec_model_name": "doc-densenet_lite_666-gru_large"}' --auto-line-break -i examples/mixed.jpg
+```
+
+> 注意 ⚠️ ：上面命令使用了付费版模型，也可以如下使用免费版模型，只是效果略差：
+>
+> ```bash
+> p2t predict -l en,ch_sim -a mfd -t yolov7_tiny --resized-shape 768 --save-analysis-res out_tmp.jpg --auto-line-break -i examples/mixed.jpg
+> ```
+
+### 繁体中文
+
+**识别效果**：
+
+![Pix2Text 识别繁体中文](figs/output-ch_tra.jpg)
+
+**识别命令**：
+
+```bash
+p2t predict -l en,ch_tra -a mfd -t yolov7 --analyzer-model-fp ~/.cnstd/1.2/analysis/mfd-yolov7-epoch224-20230613.pt --formula-ocr-config '{"model_name":"mfr-pro","model_backend":"onnx"}' --resized-shape 768 --save-analysis-res out_tmp.jpg --auto-line-break -i examples/ch_tra.jpg
+```
+
+> 注意 ⚠️ ：上面命令使用了付费版模型，也可以如下使用免费版模型，只是效果略差：
+>
+> ```bash
+> p2t predict -l en,ch_tra -a mfd -t yolov7_tiny --resized-shape 768 --save-analysis-res out_tmp.jpg --auto-line-break -i examples/ch_tra.jpg
+> ```
+
+
+
+### 越南语
+**识别效果**：
+
+![Pix2Text 识别越南语](figs/output-vietnamese.jpg)
+
+**识别命令**：
+
+```bash
+p2t predict -l en,vi -a mfd -t yolov7 --analyzer-model-fp ~/.cnstd/1.2/analysis/mfd-yolov7-epoch224-20230613.pt --formula-ocr-config '{"model_name":"mfr-pro","model_backend":"onnx"}' --resized-shape 768 --save-analysis-res out_tmp.jpg --no-auto-line-break -i examples/vietnamese.jpg
+```
+
+> 注意 ⚠️ ：上面命令使用了付费版模型，也可以如下使用免费版模型，只是效果略差：
+>
+> ```bash
+> p2t predict -l en,vi -a mfd -t yolov7_tiny --resized-shape 768 --save-analysis-res out_tmp.jpg --no-auto-line-break -i examples/vietnamese.jpg
+> ```
+

docs/index_en.md

@@ -16,7 +16,7 @@
 
 <figure markdown>
 [📖 Usage](usage.md) |
-[🛠️ Installation](install.md) |
+[🛠️ Install](install.md) |
 [🧳 Models](models.md) |
 [🛀🏻 Demo](demo.md) |
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