Deleted pytesseract logic

README.md

@@ -48,7 +48,8 @@
     Docker Compose를 사용하여 프로젝트의 모든 서비스를 실행합니다.
 
     ```bash
-    docker-compose up -d --build
+    docker compose build ocr_perf_api
+    docker compose up -d --build
     ```
 
     - API 서버는 `http://localhost:8892`에서 실행됩니다.
@@ -61,6 +62,7 @@ API 문서는 서버 실행 후 `http://localhost:8892/docs`에서 확인할 수
 ### OCR 작업 요청
 
 - **POST /ocr/paddle**
+
   - **설명**: Paddle OCR을 사용하여 OCR 작업을 요청합니다.
   - **요청 본문**: `multipart/form-data` 형식의 파일 목록
   - **응답**: 접수된 각 파일에 대한 작업 정보 (request_id, task_id 등)

requirements.txt

@@ -17,4 +17,5 @@ celery
 flower
 
 minio
-opencv-python-headlesspython-dotenv
+opencv-python-headless
+python-dotenv

utils/text_extractor.py

@@ -7,7 +7,6 @@ import cv2
 import docx  # PyMuPDF, python-docx
 import fitz
 import numpy as np
-import pytesseract
 from paddleocr import PaddleOCR
 from pdf2image import convert_from_path
 from PIL import Image
@@ -49,10 +48,6 @@ async def extract_text_from_file(file_path):
         )
         raise ValueError("지원하지 않는 파일 형식입니다.")
 
-    # full_response, coord_response = await asyncio.to_thread(
-    #     extract_text_ocr, images
-    # )
-    # return full_response, coord_response, "pytesseract"
     full_response, coord_response = await asyncio.to_thread(
         extract_text_paddle_ocr, images
     )
@@ -107,56 +102,9 @@ def preprocess_image_for_ocr(pil_img, page_idx=None):
         img, None, fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR
     )  # 해상도 확대
 
-    # # ✅ 전처리 이미지 저장
-    # save_path = os.path.join("preprocess_image.png")
-    # logger.info(f"[UTILS-OCR] 전처리 이미지 저장: {save_path}")
-    # cv2.imwrite(save_path, img)
-
     return Image.fromarray(img)
 
 
-# ✅ OCR 수행 (좌표 포함)
-def extract_text_ocr(images):
-    """
-    tesseract를 사용하여 이미지에서 텍스트 추출 및 좌표 정보 반환
-    """
-    all_texts = []
-    coord_response = []
-
-    for page_idx, img in enumerate(images):
-        logger.info(f"[UTILS-OCR] 페이지 {page_idx + 1} OCR로 텍스트 추출 중...")
-        pre_img = preprocess_image_for_ocr(img)
-        text = pytesseract.image_to_string(
-            pre_img, lang="kor+eng", config="--oem 3 --psm 6"
-        )
-        all_texts.append(text)
-
-        ocr_data = pytesseract.image_to_data(
-            pre_img,
-            output_type=pytesseract.Output.DICT,
-            lang="kor+eng",
-            config="--oem 3 --psm 6",
-        )
-        for i in range(len(ocr_data["text"])):
-            word = ocr_data["text"][i].strip()
-            if word == "":
-                continue
-            x, y, w, h = (
-                ocr_data["left"][i],
-                ocr_data["top"][i],
-                ocr_data["width"][i],
-                ocr_data["height"][i],
-            )
-            coord_response.append(
-                {"text": word, "coords": [x, y, x + w, y + h], "page": page_idx + 1}
-            )
-
-        logger.info(f"[UTILS-OCR] 페이지 {page_idx + 1} 텍스트 및 좌표 추출 완료")
-
-    full_response = "\n".join(all_texts)
-    return full_response, coord_response
-
-
 def extract_text_paddle_ocr(images):
     """
     PaddleOCR를 사용하여 이미지에서 텍스트 추출 및 좌표 정보 반환