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     <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script>
     <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/coco-ssd"></script>
     <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/tesseract.js"></script>
-    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tesseract.js/lang-kor"></script>
     <style>
         #output {
             font-size: 20px;
@@ -26,11 +25,6 @@
             width: 100%;
             height: auto;
         }
-        canvas {
-            display: block;
-            margin-top: 20px;
-            border: 1px solid black;
-        }
     </style>
 </head>
 <body>
@@ -65,9 +59,7 @@
             console.error("Error accessing the camera: ", err);
         });
-        captureButton.addEventListener('click', captureAndAnalyze);
-        function captureAndAnalyze() {
             // 캔버스에 비디오 프레임 그리기
             canvas.width = video.videoWidth;
             canvas.height = video.videoHeight;
@@ -75,28 +67,21 @@
             context.drawImage(video, 0, 0, canvas.width, canvas.height);
             // 캔버스에서 이미지 데이터 가져오기
             const dataURL = canvas.toDataURL('image/png');
-            // 이미지 표시를 위해 이미지 생성
-            const capturedImage = new Image();
-            capturedImage.src = dataURL;
-            // 이미지를 body에 추가
-            document.body.appendChild(capturedImage);
-            // Tesseract를 사용하여 이미지 텍스트 인식
             Tesseract.recognize(
                 dataURL,
-                'kor', // 한글 언어 설정
-                {
-                    logger: m => console.log(m)
-                }
             ).then(({ data: { text } }) => {
                 console.log("Recognized text: ", text);
                 analyzeNutrition(text);
             }).catch(err => {
                 console.error("Tesseract error: ", err);
             });
-        }
         function analyzeNutrition(text) {
-            console.log("Original text:", text);
             // 정규식을 사용하여 설탕 함량 추출
             const sugarMatch = text.match(/당[^\d]*(\d+(\.\d+)?)\s*(g|grams|그램)/i);
             if (sugarMatch) {
@@ -113,10 +98,8 @@
                     message += 'Dangerous';
                     output.className = 'red';
                 }
-                // 메시지와 스타일을 설정한 후에 output에 할당
                 output.textContent = message;
             } else {
-                // 설탕 함량을 찾지 못한 경우의 처리
                 output.textContent = 'Sugar content not found';
                 output.className = '';
             }

     <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script>
     <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/coco-ssd"></script>
     <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/tesseract.js"></script>
     <style>
         #output {
             font-size: 20px;
             width: 100%;
             height: auto;
         }
     </style>
 </head>
 <body>
             console.error("Error accessing the camera: ", err);
         });
+        captureButton.addEventListener('click', () => {
             // 캔버스에 비디오 프레임 그리기
             canvas.width = video.videoWidth;
             canvas.height = video.videoHeight;
             context.drawImage(video, 0, 0, canvas.width, canvas.height);
             // 캔버스에서 이미지 데이터 가져오기
             const dataURL = canvas.toDataURL('image/png');
+            // Tesseract로 텍스트 인식 시도
             Tesseract.recognize(
                 dataURL,
+                'eng', // 영어 언어만 사용
+                { logger: m => console.log(m) }
             ).then(({ data: { text } }) => {
                 console.log("Recognized text: ", text);
                 analyzeNutrition(text);
             }).catch(err => {
                 console.error("Tesseract error: ", err);
             });
+        });
         function analyzeNutrition(text) {
             // 정규식을 사용하여 설탕 함량 추출
             const sugarMatch = text.match(/당[^\d]*(\d+(\.\d+)?)\s*(g|grams|그램)/i);
             if (sugarMatch) {
                     message += 'Dangerous';
                     output.className = 'red';
                 }
                 output.textContent = message;
             } else {
                 output.textContent = 'Sugar content not found';
                 output.className = '';
             }