NutriGenie Ai

nutrigenie-ai？

Google Gemini Pro Vision大画像モデルを使用して、エンドツーエンドの栄養学者生成AI医師。

デモ？✅

ライブアプリリンク：Nutrigenie

概要

Nutrigenie-Aiは、Google Gemini Pro Visionの大きな画像モデルを活用して、食事の栄養分析を提供するアプリケーションです。 AIを搭載した栄養士は、食事の画像を分析し、総カロリーを計算し、各食品のカロリー摂取量の詳細を提供し、栄養障害を提供します。

技術スタック

• Streamlit：Pythonを使用してWebアプリケーションを作成するためのFrontEndフレームワーク。
• Google Gemini Pro Vision：高度なビジョンとテキストソリューションのための大きな画像モデル。
• 枕（PIL）：画像を処理するPythonイメージングライブラリ。
• Numpy：数値操作のライブラリ。
• Tensorflow：オープンソースの機械学習フレームワーク。
• Restreylit Webrtc：リアルタイムのビデオ処理用の拡張機能。

設定

1. リポジトリをクローンします：

   git clone https://github.com/HimanshuMohanty-Git24/NutriGenie-Ai.git

2. プロジェクトディレクトリに移動します。

    cd NutriGenie-Ai

3. 依存関係をインストールします：

   pip install -r requirements.txt

4. Google Gemini Pro Vision APIキーを入手してください：

   • Google Makersuiteをご覧ください。
   • 新しいプロジェクトを作成するか、既存のプロジェクトを選択します。
   • API資格情報（APIキー）を作成し、プロジェクトで使用します。

5. 環境変数の設定：

   • プロジェクトルートに.envファイルを作成します。
   • Google APIキーを.envファイルに追加します。

      GOOGLE_API_KEY = your_api_key_here

6. アプリを実行する：

   streamlit run app.py

7. アプリへのアクセス： Webブラウザを開き、http：// localhost：8501にアクセスしてください。

使用法

1. アップロード方法を選択します：「写真を撮る」または「写真を撮る」のいずれかです。
2. 食事の画像をアップロードするか、カメラを使用してキャプチャします。
3. 「私の食事を分析する」をクリックして、詳細な栄養分析を取得します。

重要なメモ

高度な画像モデルにアクセスするために、独自のGoogle Gemini Pro Vision APIキーを使用してください。 APIキーを保護し、それを公に共有しないでください。

自由に貢献したり、問題を報告したり、改善を提案したりしてください！