- 提取 `resolve_tensors` 公共函数,消除输入输出流的重复代码。 - 简化 `resolve_shape`,使其回归纯粹的维度翻译职责,移除过早的错误校验。 - 统一错误处理,将底层解析异常清晰映射至 `DdddError::InternalError`。
- 优化 剥离 models,algo 层并平铺业务模块 - 重构 统一使用现代 filename.rs + 文件夹结构替代旧版 mod.rs
- 移除 核心层与 tract/Tensor 的强耦合,前/后处理全线转用标准 ndarray - 针对 OCR 与目标检测(Det)分别设计独立的强类型输出小枚举(OcrOutput/DetOutput) - 利用 Trait 关联类型(Associated Type)InferenceEngine,OcrEngine,DetEngine 统一接口,实现多后端解耦 - 引入 thiserror 库,建立完备的强类型错误处理机制(DdddError/Result) - 完成项目结构初拆,剥离为 ddddocr-core 和 ddddocr-tract