feat: 영수증 OCR을 Google Vision(백엔드) 방식으로 전환

- 이미지를 백엔드(/account/ocr/receipt)로 업로드 → Vision 텍스트 → 금액·날짜·상호 파싱
- 업로드 전 이미지 축소(최대 1600px JPEG), Tesseract.js 의존성 제거
- 진행률 표시 제거(인식 중…), 정확도·속도 대폭 개선

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

src/utils/receiptOcr.js

@@ -1,7 +1,7 @@
-// 영수증 OCR (온디바이스, Tesseract.js). 서버·API키 불필요.
-// 이미지 → 텍스트 인식 → 금액·날짜·상호 추출.
-// 속도 최적화: ① 워커 1회 생성 후 재사용(모델 재로드 방지) ② 인식 전 이미지 축소·흑백 전처리.
-import { createWorker } from 'tesseract.js'
+// 영수증 OCR 보조 유틸.
+// 실제 인식은 백엔드(Google Vision)에서 수행하고, 여기서는
+//  ① 업로드 전 이미지 축소(imageToBlob)  ② 인식된 텍스트에서 금액·날짜·상호 파싱(parseReceiptText)
+// 만 담당한다.
 
 // 합계 금액을 가리키는 키워드 (우선순위 높은 순)
 const TOTAL_KEYWORDS = [
@@ -12,27 +12,7 @@ const TOTAL_KEYWORDS = [
 // 합계로 오인하기 쉬운(제외할) 키워드
 const EXCLUDE_KEYWORDS = ['부가세', '면세', '과세', '봉사료', '거스름', '받은금액', '현금', '잔액', '포인트']
 
-// ===== 워커 재사용 =====
-let workerPromise = null
-let onProgressCb = null
-function getWorker() {
-  if (!workerPromise) {
-    workerPromise = createWorker('kor+eng', 1, {
-      logger: (m) => {
-        if (m.status === 'recognizing text' && onProgressCb && typeof m.progress === 'number') {
-          onProgressCb(Math.round(m.progress * 100))
-        }
-      },
-    }).then(async (w) => {
-      // 영수증은 단일 블록에 가까움 → 자동 레이아웃 분석 비용 절감
-      await w.setParameters({ tessedit_pageseg_mode: '6' })
-      return w
-    })
-  }
-  return workerPromise
-}
-
-// ===== 이미지 전처리: 축소 + 흑백 =====
+// ===== 업로드 전 이미지 축소 (JPEG Blob) =====
 function loadImage(src) {
   return new Promise((resolve, reject) => {
     const img = new Image()
@@ -41,7 +21,7 @@ function loadImage(src) {
     img.src = src
   })
 }
-async function preprocess(image, maxDim = 1600) {
+export async function imageToBlob(image, maxDim = 1600) {
   const url = typeof image === 'string' ? image : URL.createObjectURL(image)
   try {
     const img = await loadImage(url)
@@ -51,52 +31,16 @@ async function preprocess(image, maxDim = 1600) {
     const canvas = document.createElement('canvas')
     canvas.width = w
     canvas.height = h
-    const ctx = canvas.getContext('2d')
-    ctx.drawImage(img, 0, 0, w, h)
-    // 흑백 → Otsu 이진화 (영수증 글자/숫자 인식률 향상)
-    const imgData = ctx.getImageData(0, 0, w, h)
-    const d = imgData.data
-    const hist = new Array(256).fill(0)
-    const gray = new Uint8Array(d.length / 4)
-    for (let i = 0, p = 0; i < d.length; i += 4, p++) {
-      const g = (d[i] * 0.299 + d[i + 1] * 0.587 + d[i + 2] * 0.114) | 0
-      gray[p] = g
-      hist[g]++
-    }
-    const th = otsu(hist, gray.length)
-    for (let i = 0, p = 0; i < d.length; i += 4, p++) {
-      const v = gray[p] > th ? 255 : 0
-      d[i] = d[i + 1] = d[i + 2] = v
-    }
-    ctx.putImageData(imgData, 0, 0)
-    return canvas
+    canvas.getContext('2d').drawImage(img, 0, 0, w, h)
+    const blob = await new Promise((res) => canvas.toBlob(res, 'image/jpeg', 0.85))
+    return blob || image
+  } catch {
+    return image // 전처리 실패 시 원본 그대로
   } finally {
     if (typeof image !== 'string') URL.revokeObjectURL(url)
   }
 }
 
-// Otsu 임계값 계산
-function otsu(hist, total) {
-  let sum = 0
-  for (let i = 0; i < 256; i++) sum += i * hist[i]
-  let sumB = 0, wB = 0, max = 0, threshold = 127
-  for (let i = 0; i < 256; i++) {
-    wB += hist[i]
-    if (wB === 0) continue
-    const wF = total - wB
-    if (wF === 0) break
-    sumB += i * hist[i]
-    const mB = sumB / wB
-    const mF = (sum - sumB) / wF
-    const between = wB * wF * (mB - mF) * (mB - mF)
-    if (between > max) {
-      max = between
-      threshold = i
-    }
-  }
-  return threshold
-}
-
 // 한 줄에서 금액 후보 추출 (전화·사업자·카드번호·시간 제외) → [{n, hasComma}]
 function moneyNumbers(line) {
   const res = []
@@ -108,9 +52,8 @@ function moneyNumbers(line) {
     const end = start + raw.length
     const before = line[start - 1] || ''
     const after = line[end] || ''
-    // 시간(12:30) / 전화·사업자·카드(하이픈 연결) 제외
-    if (before === ':' || after === ':') continue
-    if (before === '-' || after === '-') continue
+    if (before === ':' || after === ':') continue // 시간
+    if (before === '-' || after === '-') continue // 전화/사업자/카드
     const n = parseInt(raw.replace(/,/g, ''), 10)
     if (Number.isNaN(n)) continue
     res.push({ n, hasComma: raw.includes(',') })
@@ -118,10 +61,8 @@ function moneyNumbers(line) {
   return res
 }
 
-// 합계 금액 추정
 function extractAmount(lines) {
-  // 1) 합계 키워드 줄(제외 키워드 줄은 건너뜀) + 바로 다음 줄까지 탐색.
-  //    콤마 금액이 있으면 우선, 없으면 최댓값.
+  // 1) 합계 키워드 줄(+다음 줄)에서 — 콤마 금액 우선, 없으면 최댓값
   for (const kw of TOTAL_KEYWORDS) {
     for (let i = 0; i < lines.length; i++) {
       if (!lines[i].includes(kw)) continue
@@ -138,17 +79,14 @@ function extractAmount(lines) {
   const all = lines.flatMap(moneyNumbers)
   const comma = all.filter((x) => x.hasComma).map((x) => x.n).filter((n) => n >= 100 && n < 100_000_000)
   if (comma.length) return Math.max(...comma)
-  // 3) 콤마가 전혀 없으면(인식 누락) 1000~천만, 10원 단위인 가장 큰 수
+  // 3) 콤마가 없으면 1000~천만, 10원 단위 최댓값
   const plain = all.map((x) => x.n).filter((n) => n >= 1000 && n <= 10_000_000 && n % 10 === 0)
   return plain.length ? Math.max(...plain) : null
 }
 
-// 거래일 추정 (YYYY-MM-DD 반환)
 function extractDate(text) {
-  // 4자리 연도: 2024-01-05 / 2024.01.05 / 2024년 1월 5일 / 2024/1/5
   let m = text.match(/(20\d{2})\s*[.\-/년]\s*(\d{1,2})\s*[.\-/월]\s*(\d{1,2})/)
   if (m) return fmt(m[1], m[2], m[3])
-  // 2자리 연도: 24.01.05
   m = text.match(/(\d{2})\s*[.\-/]\s*(\d{1,2})\s*[.\-/]\s*(\d{1,2})/)
   if (m) return fmt('20' + m[1], m[2], m[3])
   return null
@@ -160,7 +98,6 @@ function fmt(y, mo, d) {
   return `${y}-${mm}-${dd}`
 }
 
-// 상호(가게 이름) 추정 — 상단의 한글 포함, 숫자/키워드 없는 첫 줄
 function extractStore(lines) {
   for (const line of lines.slice(0, 6)) {
     const t = line.trim()
@@ -174,23 +111,12 @@ function extractStore(lines) {
   return null
 }
 
-/**
- * 영수증 이미지에서 금액·날짜·상호 추출.
- * @param {File|Blob|string} image 파일 또는 dataURL
- * @param {(p:number)=>void} onProgress 0~100 진행률 콜백
- * @returns {Promise<{amount:number|null, date:string|null, store:string|null, text:string}>}
- */
-export async function scanReceipt(image, onProgress) {
-  onProgressCb = onProgress
-  const [worker, canvas] = await Promise.all([getWorker(), preprocess(image)])
-  const { data } = await worker.recognize(canvas)
-  onProgressCb = null
-  const text = data.text || ''
-  const lines = text.split('\n').map((l) => l.trim()).filter(Boolean)
+/** Vision 이 인식한 전체 텍스트 → { amount, date, store } */
+export function parseReceiptText(text) {
+  const lines = (text || '').split('\n').map((l) => l.trim()).filter(Boolean)
   return {
     amount: extractAmount(lines),
-    date: extractDate(text),
+    date: extractDate(text || ''),
     store: extractStore(lines),
-    text,
   }
 }