[FastAPI] 분석 엔진에 '눈', EasyOCR 연동 및 트러블슈팅 (Saga Step 2)

안녕하세요! 오늘은 우리 분석 요원(FastAPI)에게 이미지 속 글자를 읽을 수 있는 능력을 부여했습니다. 🤖 파이썬의 강력한 라이브러리인 EasyOCR을 활용해 실제 메뉴판을 텍스트로 변환하는 과정을 공유할게요!

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🏗️ 1. 왜 EasyOCR인가요?

메뉴판은 한글과 영어가 섞여 있는 경우가 많아요. 🇰🇷🇺🇸

• 다국어 지원: 80개 이상의 언어를 지원하며, 특히 한글 인식률이 매우 뛰어납니다.
• 가벼움과 고성능: 별도의 클라우드 유료 API 없이도 로컬에서 딥러닝 기반의 정확한 분석이 가능해요.

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🛠️ 2. 오늘 만난 에러 에러들 (Troubleshooting)

❌ Issue 1: "이미지가 어디 있는지 모르겠어요!" (경로 문제)

메시지는 잘 수신했는데, 자꾸 파일을 못 찾는다는 에러가 떴습니다.

• 원인: 모노레포 구조에서 FastAPI가 NestJS의 uploads 폴더를 찾아가야 하는데, 상대 경로(../) 설정이 꼬여있었습니다.
• 해결: os.path.abspath와 os.path.join을 활용해 절대 경로를 로그로 찍어가며 위치를 정확히 잡아주었습니다! 📍

❌ Issue 2: "분석 결과가 텅 비어 있어요" (인식 실패)

파일은 찾았는데 결과가 빈 리스트([])로 나오는 현상이 있었습니다.

• 원인: 텍스트가 없는 단순 음식 사진을 넣었거나, 이미지 해상도가 너무 낮을 때 발생합니다.
• 해결: 글자가 선명한 메뉴판 이미지로 테스트하고, OCR 엔진 내부의 try-except 문을 보강해 원본 결과를 상세히 디버깅하도록 수정했습니다.

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💻 3. 핵심 코드: OCR 서비스 쪼개기

유지보수를 위해 main.py에 다 넣지 않고, 서비스를 별도로 분리했습니다.

# app/services/ocr_service.py
class OCRService:
    def __init__(self):
        # 한글, 영어 모델 로드 (서버 시작 시 한 번만!)
        self.reader = easyocr.Reader(['ko', 'en'])

    def extract_text(self, image_path: str):
        # 이미지에서 텍스트만 리스트로 쏙!
        return self.reader.readtext(image_path, detail=0)

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📸 4. 분석 결과 (Log)

드디어 터미널에 찍힌 한글 메뉴 이름들! 비빔밥, 떡볶이, 심지어 원산지 정보까지 완벽하게 읽어냈습니다. 🏆

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🏁 마치며

이제 분석 엔진은 글자를 읽을 줄 알게 되었습니다! 👁️ 다음 포스팅에서는 이 텍스트들을 다시 NestJS로 보내서 DB의 상태를 '분석 완료'로 바꾸는, 비동기 Saga 패턴을 완성해보겠습니다.

 

추후 AI를 학습시켜서 이렇게 분석한 메뉴판마다의 음식들 별로 칼로리도 계산할 수 있도록 만들어 보고 싶습니다. 
또한 현재는 글이나 단어를 읽고 분석 결과를 나타내는데 사진만 보고도 어떤 음식인지 알 수 있도록 구현해보고 싶습니다.

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