umi-ocr 二次开发单层转双层

### Umi-OCR 二次开发实现单层到双层功能转换

对于想要对 `Umi-OCR` 进行二次开发以实现从单层到双层的功能转换，理解现有系统的架构和工作流程至关重要。基于已有的项目教程[^1]，可以得知项目的目录结构、启动文件以及配置文件的相关信息。

#### 分析需求与设计思路

为了增加双层处理能力，需要考虑如何扩展当前的 OCR 处理逻辑来支持多层图像分析。这通常涉及到调整输入输出格式，并修改内部算法以便能够区分不同层次的内容。具体来说：

- **增强模型训练**：如果现有的预训练模型仅适用于单一层面的文字检测，则可能需要重新训练或微调模型使其适应更复杂的场景。

- **改进数据流管理**：确保程序能够在接收图片作为输入时正确解析其分层特性；同时，在生成最终结果前妥善保存每一层的信息。

def process_image(image_path, layer=1):
    """
    Process an image with specified layers.
    
    Args:
        image_path (str): Path to the input image file.
        layer (int): Number of layers to be processed.

    Returns:
        dict: A dictionary containing recognized text and metadata per layer.
    """
    results = {}
    for i in range(1, layer + 1):
        result = perform_ocr_on_layer(image_path, i)
        results[f'Layer_{i}'] = result
        
    return results


def perform_ocr_on_layer(image_path, current_layer):
    """Perform OCR on a specific layer."""
    # Implement logic here based on your requirements
    pass

上述代码展示了如何构建一个多层处理框架的基础版本。通过定义一个新的函数 `process_image()` 来接受额外参数指定要处理的层数，并迭代调用底层的具体 OCR 函数完成各层的数据提取操作[^4]。

#### 修改配置项和支持新特性

为了让应用程序更容易维护和发展，建议在配置文件中加入有关于是否启用多层模式的新选项。这样不仅方便测试不同的设置组合，也使得未来进一步优化变得简单得多。

# config.yaml example
multi_layer_mode: true  # Enable multi-layer processing mode
default_layers_count: 2 # Default number of layers when not explicitly set by user

最后，更新文档说明新增加的功能及其使用方法是非常重要的一步。清晰详细的指南可以帮助其他开发者更快地上手并充分利用这些改进后的工具[^3]。