refactor(slide,det): 优化项目结构，移除不必要的逻辑

- 优化 项目结构，移除不必要的逻辑

src/models/loader.rs

@@ -1,4 +1,4 @@
-use anyhow::Context;
+use anyhow::{anyhow, Context};
 use image::DynamicImage;
 use tract_onnx::onnx;
 use tract_onnx::prelude::*;
@@ -6,10 +6,12 @@ use tract_onnx::prelude::*;
 use crate::utils::image_io::png_rgba_white_preprocess;
 use crate::utils::image_processor::{convert_to_grayscale, resize_image};
 use std::collections::HashMap;
+use std::io::Cursor;
 use tract_onnx::prelude::tract_ndarray::s;
+use crate::ModelMetadata;
 
 /// OCR 模型：包含路径和字符集
-
+const DEFAULT_OCR_PATH: &'static str = "common_sml2h3_f32.onnx";
 pub enum ModelType {
     Ocr,
     Det,
@@ -26,7 +28,7 @@ pub struct ModelLoader {
 }
 
 impl ModelLoader {
-    pub fn load_model<P>(model_path: P) -> anyhow::Result<Self>
+    pub fn model_for_path<P>(model_path: P) -> anyhow::Result<Self>
     where
         P: AsRef<std::path::Path>,
     {
@@ -37,4 +39,74 @@ impl ModelLoader {
             .into_runnable()?;
         Ok(Self { session })
     }
+    /// 策略 B：从内存字节流加载模型（配合 include_bytes! 使用）
+    pub fn model_from_bytes(model_bytes: &[u8]) -> anyhow::Result<Self> {
+        // 使用 std::io::Cursor 将 &[u8] 包装为可读的流（实现 std::io::Read）
+        let mut cursor = Cursor::new(model_bytes);
+
+        let session = onnx()
+            .model_for_read(&mut cursor)
+            .with_context(|| "从内存字节流解析 ONNX 模型失败")?
+            .into_optimized()?
+            .into_runnable()?;
+
+        Ok(Self { session })
+    }
 }
+// impl ModelLoader {
+//     pub fn find_model_path(env_var: &str, default_filename: &str) -> Option<std::path::PathBuf> {
+//         // 1. 策略一：优先尝试读取环境变量
+//         if let Ok(env_path) = std::env::var(env_var) {
+//             let path = std::path::PathBuf::from(env_path);
+//             if path.exists() {
+//                 return Some(path);
+//             }
+//         }
+//         // 2. 策略二：尝试在当前工作目录寻找
+//         if let Ok(mut path) = std::env::current_dir() {
+//             path.push(default_filename);
+//             if path.exists() {
+//                 return Some(path);
+//             }
+//         }
+//
+//         // 3. 策略三：尝试在当前可执行文件同级目录寻找
+//         if let Ok(mut exe_path) = std::env::current_exe() {
+//             exe_path.pop(); // 弹出可执行文件名，拿到所在的父目录
+//             exe_path.push(default_filename);
+//             if exe_path.exists() {
+//                 return Some(exe_path);
+//             }
+//         }
+//         // 4. 所有本地探测策略均落空
+//         None
+//     }
+// }
+
+
+
+// pub fn new_default() -> anyhow::Result<Self> {
+//     let metadata = ModelMetadata::from_builtin_beta(); // 绑定自带的 BETA 字符集
+//
+//     // 1. 策略一：优先尝试读取环境变量
+//     if let Some(path) = ModelLoader::find_model_path("DDDD_OCR_MODEL", DEFAULT_OCR_PATH) {
+//         return Self::new(path, metadata);
+//     }
+//
+//     // 4. 策略四：开启了 embed-models 特征时的编译期死穴保底
+//     // 如果开启了 feature 但根目录下没有该模型，编译时会在此处直接中断失败
+//
+//     #[cfg(feature = "embed-models")]
+//     {
+//         let model_bytes = include_bytes!("../models/common_sml2h3_f32.onnx");
+//         // 注意：这里需要你的 InternalOcr 扩展一个 from_bytes 的方法
+//         return Self::model_from_bytes(model_bytes, metadata);
+//
+//     }
+//
+//     // 5. 所有策略落空，抛出保姆级错误
+//     #[cfg(not(feature = "embed-models"))]
+//     {
+//         Err(anyhow!(MODEL_DOWNLOAD_HELP))
+//     }
+// }