app.py

import gradio as gr
import numpy as np
import os
from dotenv import load_dotenv

# Carrega variáveis de ambiente
load_dotenv()

# Obtém a API key da variável de ambiente
API_KEY = os.getenv('NUTRITION_API_KEY', '')

def analyze_nutrition(image):
    """
    Função principal que processa a imagem e retorna os resultados formatados
    """
    try:
        if not API_KEY:
            raise ValueError("API Key não encontrada nas variáveis de ambiente. Configure NUTRITION_API_KEY no arquivo .env")
            
        # Simula resultado da análise (aqui você usaria a API_KEY para fazer a requisição real)
        nutrients = {
            "calorias": 450,
            "proteinas": 25,
            "carboidratos": 55,
            "gorduras": 15,
            "fibras": 8
        }
        
        # Prepara dados para o gráfico
        plot_data = (
            ["Proteínas", "Carboidratos", "Gorduras"],
            [nutrients['proteinas'], nutrients['carboidratos'], nutrients['gorduras']]
        )
        
        # Prepara tabela nutricional
        table_data = [
            ["Calorias", f"{nutrients['calorias']:.1f} kcal"],
            ["Proteínas", f"{nutrients['proteinas']:.1f}g"],
            ["Carboidratos", f"{nutrients['carboidratos']:.1f}g"],
            ["Gorduras", f"{nutrients['gorduras']:.1f}g"],
            ["Fibras", f"{nutrients['fibras']:.1f}g"]
        ]
        
        # Prepara recomendações
        recommendations = []
        if nutrients['calorias'] > 800:
            recommendations.append("⚠️ Alto valor calórico - considere reduzir as porções")
        if nutrients['proteinas'] < 15:
            recommendations.append("⚠️ Baixo teor de proteínas - considere adicionar fontes proteicas")
        if nutrients['fibras'] < 6:
            recommendations.append("⚠️ Baixo teor de fibras - adicione mais vegetais")
            
        recommendations_text = "\n".join(recommendations) if recommendations else "✅ Valores nutricionais dentro das recomendações!"
        
        return {
            "message": "Análise concluída com sucesso!",
            "nutrients": nutrients
        }, plot_data, table_data, recommendations_text
        
    except Exception as e:
        error_json = {"error": str(e)}
        return error_json, None, None, f"Erro na análise: {str(e)}"

# Interface Gradio
with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as iface:
    gr.Markdown("""
    # 🍽️ Análise Nutricional com IA
    Faça upload de uma foto do seu prato para receber uma análise nutricional detalhada.
    """)
    
    with gr.Row():
        with gr.Column(scale=1):
            # Inputs
            image_input = gr.Image(
                type="pil",
                label="Foto do Prato",
                sources=['upload', 'webcam'],
                height=300
            )
            analyze_btn = gr.Button("📊 Analisar", variant="primary")
            
        with gr.Column(scale=2):
            # Outputs
            with gr.Tab("Resumo"):
                with gr.Row():
                    recommendations = gr.Textbox(
                        label="Recomendações",
                        lines=3
                    )
                
                with gr.Row():
                    nutri_table = gr.Dataframe(
                        headers=["Nutriente", "Quantidade"],
                        label="Informação Nutricional"
                    )
                
                with gr.Row():
                    macro_plot = gr.BarPlot(
                        x="Nutriente",
                        y="Gramas",
                        title="Macronutrientes",
                        tooltip=["Nutriente", "Quantidade (g)"],
                        height=300,
                        label="Distribuição de Macronutrientes"
                    )
            
            with gr.Tab("Detalhes"):
                json_output = gr.JSON()
    
    # Eventos
    analyze_btn.click(
        fn=analyze_nutrition,
        inputs=[image_input],
        outputs=[json_output, macro_plot, nutri_table, recommendations]
    )
    
    gr.Markdown("""
    ### 📝 Instruções
    1. Faça upload de uma foto do seu prato ou tire uma foto com a webcam
    2. Clique em "Analisar"
    3. Veja os resultados nas abas "Resumo" e "Detalhes"
    
    ### 🎯 Dicas para melhores resultados
    - Use fotos bem iluminadas
    - Fotografe de cima para baixo
    - Certifique-se que todos os alimentos estão visíveis
    - Evite sombras ou reflexos fortes
    """)

if __name__ == "__main__":
    # Verifica se a API key está configurada
    if not API_KEY:
        print("⚠️  Atenção: API Key não encontrada!")
        print("Configure a variável de ambiente NUTRITION_API_KEY no arquivo .env")
    
    iface.launch(share=False)