在数字化笔记的浪潮中，文字一直牢牢占据着主导地位，而图像却仿佛被遗忘在了角落。作为一名深耕AI领域的研究生，同时也是Obsidian笔记软件的忠实用户，我深刻体会到了这种不平衡带来的困扰。当我们谈论知识管理时，目光往往聚焦于文本处理，图像这一同样重要的信息载体却常常被忽略。
然而，随着计算机视觉技术的迅猛发展，如今我们已具备将图像无缝融入知识管理系统的能力。通过数周的深入探索与实践，我发现了一系列强大的AI工具和方法，它们能够彻底改变我们在Obsidian中处理图像的方式，让图像不再是知识管理中的“隐形人”。
长久以来，文本一直是计算机技术最擅长处理的媒体类型。尽管现代计算机能够展示各种媒体素材，但在理解图像背后的抽象含义方面，它们仍然显得力不从心。这也导致大多数笔记软件，包括Obsidian在内，对图像的支持相当有限。在原生Obsidian中，用户无法进行图像编辑、缩放或对齐调整，更缺乏图像管理功能。如果想要引用之前使用过的图片，只能手动在附件文件夹中查找，这无疑大大降低了使用体验。
但在计算机视觉技术日益成熟的今天，忽视图像已不再是明智之举。虽然Obsidian在图像处理方面存在不足，但其强大的可定制性却为我们提供了广阔的改进空间。OCR（光学字符识别）技术就是打破这一困境的关键之一。作为计算机视觉领域最成熟也最实用的技术之一，OCR能够让我们轻松地从扫描版PDF和禁止复制的网站中提取文本内容。
经过不断的技术迭代，OCR模型已经能够轻松实现本地运行，从曾经的“高级功能”变成了如今的“标配”。虽然Obsidian已有多个OCR相关插件，但我认为这项功能应该实现全局调用，才能真正成为用户得心应手的工具。Pixpin就是一款集截图、OCR、图像编辑等功能于一体的优秀工具，它不仅功能全面，而且对普通用户完全免费。通过简单的操作，用户就能轻松复制图像中的文字，极大地提升了工作效率。
除了OCR技术外，LaTeX OCR也是一项值得关注的突破。与识别普通文本相比，准确识别数学公式并转化为LaTeX代码是一项更具挑战性的任务。然而，市面上已有一些效果较好的LaTeX OCR工具，如Mathpix等。虽然这些工具在免费版中限制了使用次数，但用户仍可以通过购买会员或自行部署模型来实现免费且高效的识别功能。在Obsidian中，用户可以通过安装Image2LaTeX插件并选择合适的后端服务来实现数学公式的识别与转化。
图像搜索技术的出现也让图像不再“隐形”。虽然OCR技术只能识别图像中的文本，但图像搜索技术却能够让我们真正理解图像的内容。通过将图片编码为向量或生成文字描述索引，我们可以实现基于图像内容的搜索功能。在Obsidian中，用户可以通过安装AI Image Analysis Plugin等插件来实现这一功能。这些插件支持使用多模态大模型为图像生成文字描述索引，并通过Omnisearch等搜索插件进行搜索。这样一来，用户就能轻松找到所需的图像信息，极大地提升了信息检索的便捷性。
图文结合是目前最高效的信息传递方式之一，但在传统的笔记系统中，图像却一直处于被忽视的状态。通过OCR、图像搜索等AI技术的引入，我们终于打破了文字与图像之间的壁垒，将图像真正纳入知识管理体系之中。这不仅让我们的笔记系统更加完整、高效，也为知识管理开辟了全新的维度。未来，随着技术的不断进步和应用的不断深化，我们有理由相信，图像将在知识管理中发挥越来越重要的作用。
