rapid-structure-rs 1.0.0

Rust document-structure engine for PaddleOCR-family ONNX models: text detection/recognition (PP-OCRv6), table structure (SLANet-plus) and formula recognition (PP-FormulaNet) on Windows x64 via ONNX Runtime.
//! 表格识别 bounded context。
//!
//! 依赖方向:`table` 只依赖共享层(`runtime` / `input` / `vision` / `output` / `error` 等),
//! **不得让 `runtime` 反向依赖表格域** —— 与公式域的既有分域结论一致。
//!
//! # 与公式域的关系
//!
//! 表格域**照抄公式域的结构,但绝不共用它的实现**。两域在 metadata 上就分道扬镳:
//! 公式域的 `character` 是 JSON(内嵌 tokenizer 词表),表格域的 `character` 是
//! 换行分隔的 48 个 HTML 片段。把任一侧的解析器拿去用在另一侧,会得到一个
//! 不报错但结果全错的静默退化。
//!
//! # 模块
//!
//! - [`metadata`]:`character` 词表解析,**纯函数、零外部资产**;
//! - [`structure`]:SLANet-plus 模型 IO 契约(探针 + 契约校验)与会话;
//! - [`decode`]:结构解码器,**纯函数、零外部资产**(argmax → 片段 → 单元格槽位 → 框架树);
//! - [`preprocess`]:结构模型输入预处理,**纯函数、零外部资产**(resize → 归一化 → 补零 → CHW);
//! - [`emitter`]:结构树 + 单元格文本 → HTML / Markdown,并给出结构置信档;
//! - [`registration`]:模型清单登记与**加载期**完整性校验;
//! - [`cell_content_backfill`]:单元格内容回填 —— **只做几何匹配,不调识别器**(门禁 G2);
//! - [`detection`]:表格定位 —— 从已有 det 文本框分布推断区域,**不引入新模型**(门禁 G4);
//! - [`ocr_resolution`]:表格路径自己的 det 分辨率策略,**不继承页面级配置**(R2)。
//!
//! 生产路径有两条:整页管线 `src/ocr/pipeline/rapid_structure.rs` 的 `recognize_with_table`
//! (E14 接线,消费 [`detection`] / [`structure`] / [`preprocess`] / [`decode`] /
//! [`cell_content_backfill`] / [`emitter`]),以及离线评测 `src/evaluation/table/run.rs`
//! (`table_eval` 与 `rapidstruct evaluate --manifest` 两条命令)。

pub mod cell_content_backfill;
pub mod decode;
pub mod detection;
pub mod emitter;
pub mod metadata;
pub mod ocr_resolution;
pub mod page_line;
pub mod preprocess;
pub mod registration;
pub mod structure;