refactor(load,tract):将 ModelMetadata JSON 加载逻辑解耦至 ddddocr-tract, 优化 Error 枚举结构与错误透传

- 在 load 模块中精简 Error 与 Result 别名定义
- 增加 ParseError 子类型区分路径与字节流加载失败
- 支持通过 #[from] 自动转换 Tract 引擎底层错误
- 移出 core 中的 serde 依赖，保持核心库纯洁
- 在 tract 中实现 TractModelMetadata 扩展 trait 加载解析配置

ddddocr-tract/src/loader/metadata.rs

@@ -0,0 +1,93 @@
+use crate::loader::error::{Error, Result};
+
+pub use ddddocr_core::ModelMetadata;
+use ddddocr_core::ocr::Resize;
+use ddddocr_core::{Charset, Normalization};
+use serde::Deserialize;
+use std::borrow::Cow;
+
+#[derive(Deserialize)]
+#[serde(rename_all = "snake_case")] // 支持 json 中写 "zero_to_one" 或 "minus_one_to_one"
+enum NormalizationDto {
+    /// 映射到 [0.0, 1.0] -> pixel / 255.0
+    ZeroToOne,
+    /// 映射到 [-1.0, 1.0] -> (pixel / 255.0 - 0.5) / 0.5
+    MinusOneToOne,
+}
+
+impl From<NormalizationDto> for Normalization {
+    fn from(dto: NormalizationDto) -> Self {
+        match dto {
+            NormalizationDto::ZeroToOne => Normalization::ZeroToOne,
+            NormalizationDto::MinusOneToOne => Normalization::MinusOneToOne,
+        }
+    }
+}
+
+/// 仅用于反序列化 JSON 的中间临时结构体（DTO）
+#[derive(Deserialize)]
+struct ModelMetadataDto {
+    charset: Vec<String>,
+    word: bool,
+    #[serde(alias = "image")]
+    resize: Vec<i32>,
+    channel: u8,
+    /// 新增：允许在配置文件中指定归一化策略。
+    /// 使用 serde(default) 可以在不配置时提供一个默认值（比如默认 ZeroToOne）
+    #[serde(default = "default_normalization")]
+    normalization: NormalizationDto,
+}
+fn default_normalization() -> NormalizationDto {
+    NormalizationDto::ZeroToOne
+}
+
+/// Tract 专属扩展trait 或 工具函数
+pub trait TractModelMetadata: Sized {
+    fn from_json_str(json_str: &str) -> Result<Self>;
+    /// 机制 2：从内存字节流加载（极大地方便 include_bytes! 或网络下载）
+    fn from_json_bytes(bytes: &[u8]) -> Result<Self> {
+        let json_str = std::str::from_utf8(bytes)?;
+        Self::from_json_str(json_str)
+    }
+}
+impl TractModelMetadata for ModelMetadata {
+    // --- 优雅的工厂模式构造器 ---
+    fn from_json_str(json_str: &str) -> Result<ModelMetadata> {
+        let dto: ModelMetadataDto = serde_json::from_str(json_str)?;
+
+        // 1. 将 DTO 的字符串数组转化为强类型的 Charset
+        let tokens: Vec<Cow<'static, str>> =
+            dto.charset.into_iter().map(|s| Cow::Owned(s)).collect();
+        let charset = Charset::new(tokens);
+
+        // 2. 解析 resize 策略（重现 Python 的复杂条件判断）
+        if dto.resize.len() != 2 {
+            return Err(Error::MetadataParse(
+                "'resize (or image)' 字段必须是包含两个元素的数组，例如 [-1, 64]".to_string(),
+            ));
+        }
+        let r0 = dto.resize[0];
+        let r1 = dto.resize[1];
+
+        let resize = if r0 == -1 {
+            if dto.word {
+                // 如果 word 为 true，且包含 -1，Python 里是 resize 为 (r1, r1) 的正方形
+                Resize::Square(r1 as u32)
+            } else {
+                // 如果 word 为 false，且包含 -1，Python 里是高度固定为 r1，宽度按原图比例缩放
+                Resize::DynamicWidth(r1 as u32)
+            }
+        } else {
+            // 正常的固定宽高
+            Resize::Fixed(r0 as u32, r1 as u32)
+        };
+
+        Ok(ModelMetadata::new(
+            charset,
+            dto.word,
+            resize,
+            dto.channel,
+            dto.normalization.into(),
+        ))
+    }
+}