// 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 = [
  '받을금액', '받을 금액', '결제금액', '결제 금액', '합계금액', '합 계', '합계',
  '총액', '총 액', '총구매액', '판매금액', '결제대상금액', '청구금액', '승인금액',
  'total', 'TOTAL',
]
// 합계로 오인하기 쉬운(제외할) 키워드
const EXCLUDE_KEYWORDS = ['부가세', '면세', '과세', '봉사료', '거스름', '받은금액', '현금', '잔액', '포인트']

// ===== 업로드 전 이미지 축소 (JPEG Blob) =====
function loadImage(src) {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    const img = new Image()
    img.onload = () => resolve(img)
    img.onerror = reject
    img.src = src
  })
}
export async function imageToBlob(image, maxDim = 1600) {
  const url = typeof image === 'string' ? image : URL.createObjectURL(image)
  try {
    const img = await loadImage(url)
    const scale = Math.min(1, maxDim / Math.max(img.width, img.height))
    const w = Math.max(1, Math.round(img.width * scale))
    const h = Math.max(1, Math.round(img.height * scale))
    const canvas = document.createElement('canvas')
    canvas.width = w
    canvas.height = h
    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)
  }
}

// 한 줄에서 금액 후보 추출 (전화·사업자·카드번호·시간 제외) → [{n, hasComma}]
function moneyNumbers(line) {
  const res = []
  const re = /\d{1,3}(?:,\d{3})+|\d+/g
  let m
  while ((m = re.exec(line)) !== null) {
    const raw = m[0]
    const start = m.index
    const end = start + raw.length
    const before = line[start - 1] || ''
    const after = line[end] || ''
    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(',') })
  }
  return res
}

function extractAmount(lines) {
  // 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
      if (EXCLUDE_KEYWORDS.some((ex) => lines[i].includes(ex))) continue
      for (let j = i; j <= Math.min(i + 1, lines.length - 1); j++) {
        const nums = moneyNumbers(lines[j])
        if (!nums.length) continue
        const comma = nums.filter((x) => x.hasComma).map((x) => x.n)
        return comma.length ? Math.max(...comma) : Math.max(...nums.map((x) => x.n))
      }
    }
  }
  // 2) 폴백: 콤마 금액 우선
  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 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
}

function extractDate(text) {
  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])
  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
}
function fmt(y, mo, d) {
  const mm = String(Number(mo)).padStart(2, '0')
  const dd = String(Number(d)).padStart(2, '0')
  if (Number(mo) < 1 || Number(mo) > 12 || Number(d) < 1 || Number(d) > 31) return null
  return `${y}-${mm}-${dd}`
}

// 상호(가게 이름) 추정 — 상단의 글자 줄 (날짜·전화·사업자·주소·키워드 제외, GS25 등 숫자 포함 상호는 허용)
const ADDR_HINTS = ['읍', '면', '번지', '아파트']
const STORE_STOP = ['영수증', '주소', '사업자', '대표', 'TEL', '전화', '구매', '승인', '매출', '신용', '카드', '거래']
function extractStore(lines) {
  for (const raw of lines.slice(0, 6)) {
    const t = raw.trim()
    if (t.length < 2 || t.length > 25) continue
    if (!/[가-힣A-Za-z]/.test(t)) continue // 글자가 있어야
    if (/^[\d,\s.\-:]+$/.test(t)) continue // 숫자/기호만
    if (/\d{2,4}[.\-/]\d{1,2}[.\-/]\d{1,2}/.test(t)) continue // 날짜
    if (/\d{2,4}-\d{3,4}-\d{4}/.test(t)) continue // 전화
    if (/\d{3}-\d{2}-\d{5}/.test(t)) continue // 사업자번호
    if (TOTAL_KEYWORDS.some((k) => t.includes(k))) continue
    if (STORE_STOP.some((k) => t.includes(k))) continue
    if (ADDR_HINTS.some((k) => t.includes(k)) && /\d/.test(t)) continue // 주소
    if (/(시|도|구|군)\s*\S*(로|길|동)\s*\d/.test(t)) continue // 도로명/지번 주소
    return t
  }
  return null
}

// 카드사 감지 (영수증 텍스트에서). 등록된 카드의 issuer/name 과 매칭하는 데 사용.
const CARD_ISSUERS = [
  '카카오뱅크', '삼성', '신한', '현대', '롯데', '하나', '우리', 'KB국민', '국민', 'KB',
  '비씨', 'BC', '농협', 'NH', '씨티', '카카오', '토스', '수협', '광주', '전북', '제주',
]
function isCardPayment(text) {
  return /카드|신용\s*승인|승인번호|할부|체크\s*승인|일시불/.test(text)
}
function extractCardIssuer(text) {
  if (!isCardPayment(text)) return null
  for (const c of CARD_ISSUERS) {
    if (text.includes(c)) return c
  }
  return null
}

/** Vision 이 인식한 전체 텍스트 → { amount, date, store, cardIssuer, isCard } */
export function parseReceiptText(text) {
  const t = text || ''
  const lines = t.split('\n').map((l) => l.trim()).filter(Boolean)
  return {
    amount: extractAmount(lines),
    date: extractDate(t),
    store: extractStore(lines),
    cardIssuer: extractCardIssuer(t),
    isCard: isCardPayment(t),
  }
}
