clova_ocr.py

"""
CLOVA OCR API 클라이언트
네이버 클라우드의 CLOVA OCR을 사용하여 이미지에서 텍스트를 추출합니다.
"""

import requests
import uuid
import time
import json
from typing import Dict, List
from config import CLOVA_OCR_URL, CLOVA_OCR_SECRET


class ClovaOCR:
    """CLOVA OCR API 클라이언트"""
    
    def __init__(self, api_url: str = None, secret_key: str = None):
        """
        Args:
            api_url: CLOVA OCR API URL
            secret_key: CLOVA OCR Secret Key
        """
        self.api_url = api_url or CLOVA_OCR_URL
        self.secret_key = secret_key or CLOVA_OCR_SECRET
        
        if not self.api_url or not self.secret_key:
            raise ValueError("CLOVA OCR API URL과 Secret Key가 필요합니다.")
    
    def extract_text(self, image_path: str) -> Dict:
        """
        이미지에서 텍스트 추출
        
        Args:
            image_path: 로컬 이미지 파일 경로 또는 URL
        
        Returns:
            {
                "raw_text": "전체 텍스트",
                "structured_data": [...],
                "confidence": 0.95,
                "fields": [...]
            }
        """
        # 이미지 파일 읽기 (로컬 파일인 경우)
        if image_path.startswith("http://") or image_path.startswith("https://"):
            # URL인 경우
            image_data = None
            image_url = image_path
        else:
            # 로컬 파일인 경우
            with open(image_path, 'rb') as f:
                import base64
                image_data = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')
            image_url = None
        
        # API 요청 구성
        request_json = {
            'images': [
                {
                    'format': self._get_image_format(image_path),
                    'name': 'food_label',
                    'data': image_data,
                    'url': image_url
                }
            ],
            'requestId': str(uuid.uuid4()),
            'version': 'V2',
            'timestamp': int(round(time.time() * 1000))
        }
        
        headers = {
            'X-OCR-SECRET': self.secret_key,
            'Content-Type': 'application/json'
        }
        
        # API 호출
        try:
            response = requests.post(
                self.api_url,
                headers=headers,
                data=json.dumps(request_json),
                timeout=30
            )
            response.raise_for_status()
            
            result = response.json()
            return self._parse_response(result)
        
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            raise Exception(f"CLOVA OCR API 호출 실패: {str(e)}")
    
    def _get_image_format(self, image_path: str) -> str:
        """이미지 포맷 추출"""
        if image_path.lower().endswith('.png'):
            return 'png'
        elif image_path.lower().endswith('.pdf'):
            return 'pdf'
        else:
            return 'jpg'
    
    def _parse_response(self, response: Dict) -> Dict:
        """CLOVA OCR 응답 파싱"""
        texts = []
        confidence_scores = []
        fields_info = []
        
        for image in response.get('images', []):
            for field in image.get('fields', []):
                text = field.get('inferText', '')
                confidence = field.get('inferConfidence', 0)
                
                texts.append(text)
                confidence_scores.append(confidence)
                
                fields_info.append({
                    "text": text,
                    "confidence": confidence,
                    "bounding_box": field.get('boundingPoly', {})
                })
        
        # 전체 텍스트 결합
        raw_text = ' '.join(texts)
        
        # 평균 신뢰도
        avg_confidence = sum(confidence_scores) / len(confidence_scores) if confidence_scores else 0
        
        return {
            "raw_text": raw_text,
            "structured_data": response.get('images', []),
            "confidence": round(avg_confidence, 3),
            "fields": fields_info
        }


# ============================================
# 테스트 코드
# ============================================
if __name__ == "__main__":
    # 설정 검증
    from config import validate_config
    validate_config()
    
    # OCR 테스트
    ocr = ClovaOCR()
    
    # 테스트 이미지 (로컬 파일 또는 URL)
    test_image = "test_food_label.jpg"  # 실제 이미지 경로로 변경
    
    try:
        result = ocr.extract_text(test_image)
        
        print("=== CLOVA OCR 결과 ===")
        print(f"신뢰도: {result['confidence']}")
        print(f"\n추출된 텍스트:\n{result['raw_text']}")
        print(f"\n필드 개수: {len(result['fields'])}")
        
    except Exception as e:
        print(f"❌ 에러: {str(e)}")