NutriGenie Ai

Nutrigenie-Aa?

Google Gemini Pro Vision 대형 이미지 모델을 사용하는 엔드 투 엔드 영양사 생성 AI 의사.

데모? ✅

라이브 앱 링크 : Nutrigenie

개요

Nutrigenie-AI는 Google Gemini Pro Vision 대형 이미지 모델을 활용하여 식사에 대한 영양 분석을 제공하는 응용 프로그램입니다. AI 기반 영양사는 식사 이미지를 분석하고, 총 칼로리를 계산하며, 각 식품 품목의 칼로리 섭취에 대한 세부 정보를 제공하며 영양 분해를 제공합니다.

기술 스택

• 간소화 : Python을 사용하여 웹 응용 프로그램을 작성하기위한 Frontend Framework.
• Google Gemini Pro Vision : 고급 비전 및 텍스트 솔루션을위한 대형 이미지 모델.
• 베개 (PIL) : 이미지를 처리하기위한 파이썬 이미징 라이브러리.
• Numpy : 수치 작업을위한 라이브러리.
• Tensorflow : 오픈 소스 머신 러닝 프레임 워크.
• Streamlit WebRTC : 실시간 비디오 처리를위한 간소화 확장.

설정

1. 저장소 복제 :

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

2. 프로젝트 디렉토리로 이동하십시오.

    cd NutriGenie-Ai

3. 종속성 설치 :

   pip install -r requirements.txt

4. Google Gemini Pro Vision API 키를 얻으십시오.

   • Google Makersuite를 방문하십시오.
   • 새 프로젝트를 만들거나 기존 프로젝트를 선택하십시오.
   • API 자격 증명 (API 키)을 작성하여 프로젝트에서 사용하십시오.

5. 환경 변수 설정 :

   • 프로젝트 루트에서 .env 파일을 만듭니다.
   • .env 파일에 Google API 키를 추가하십시오.

      GOOGLE_API_KEY = your_api_key_here

6. 앱 실행 :

   streamlit run app.py

7. 앱 액세스 : 웹 브라우저를 열고 http : // localhost : 8501로 이동하십시오.

용법

1. 업로드 방법을 선택하십시오 : "사진 업로드"또는 "사진 찍기".
2. 식사 이미지를 업로드하거나 카메라를 사용하여 식사 이미지를 캡처하십시오.
3. "내 식사 분석"을 클릭하여 자세한 영양 분석을 받으십시오.

중요한 메모

고급 이미지 모델에 액세스하기 위해 자신의 Google Gemini Pro Vision API 키를 사용하는지 확인하십시오. API 키를 보호하고 공개적으로 공유하지 마십시오.

자유롭게 기여하거나 문제를보고하거나 개선을 제안하십시오!