Update app.py

app.py

@@ -3,6 +3,7 @@ import torch
 from transformers import AutoModel, AutoProcessor
 import pandas as pd
 from PIL import Image
+import numpy as np
 
 # Carrega o modelo
 model = AutoModel.from_pretrained("openbmb/MiniCPM-o-2_6", trust_remote_code=True)
@@ -14,7 +15,10 @@ NUTRITION_DB = {
     "feijão": {"calorias": 77, "proteinas": 5.2, "carboidratos": 13.6, "gorduras": 0.5},
     "carne": {"calorias": 250, "proteinas": 26, "carboidratos": 0, "gorduras": 17},
     "batata frita": {"calorias": 312, "proteinas": 3.4, "carboidratos": 41, "gorduras": 15},
-    "salada": {"calorias": 15, "proteinas": 1.4, "carboidratos": 2.9, "gorduras": 0.2}
+    "salada": {"calorias": 15, "proteinas": 1.4, "carboidratos": 2.9, "gorduras": 0.2},
+    "ovo": {"calorias": 155, "proteinas": 13, "carboidratos": 1.1, "gorduras": 11},
+    "peixe": {"calorias": 206, "proteinas": 22, "carboidratos": 0, "gorduras": 12},
+    "macarrão": {"calorias": 158, "proteinas": 5.8, "carboidratos": 31, "gorduras": 1.2}
 }
 
 def process_image(image, progress=gr.Progress()):
@@ -25,13 +29,25 @@ def process_image(image, progress=gr.Progress()):
         # Prepara a imagem
         if isinstance(image, str):
             image = Image.open(image)
+        elif isinstance(image, np.ndarray):
+            image = Image.fromarray(image)
         
         # Processa a imagem com o modelo
-        inputs = processor(images=image, text="What foods are in this image?", return_tensors="pt")
+        inputs = processor(
+            images=image, 
+            text="List all foods present in this image, including their preparation method if visible.",
+            return_tensors="pt"
+        )
         
         progress(0.6, desc="Analisando conteúdo...")
         # Gera a descrição
-        outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
+        outputs = model.generate(
+            **inputs,
+            max_new_tokens=100,
+            num_beams=5,
+            temperature=0.7,
+            top_p=0.9
+        )
         description = processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
         
         progress(1.0, desc="Concluído!")
@@ -57,7 +73,38 @@ def analyze_nutrition(foods_list):
             for nutrient, value in NUTRITION_DB[food].items():
                 total_nutrients[nutrient] += value
     
-    return total_nutrients, found_foods
+    # Calcula proporções de macronutrientes
+    total_cal = total_nutrients['calorias']
+    if total_cal > 0:
+        protein_pct = (total_nutrients['proteinas'] * 4 / total_cal) * 100
+        carb_pct = (total_nutrients['carboidratos'] * 4 / total_cal) * 100
+        fat_pct = (total_nutrients['gorduras'] * 9 / total_cal) * 100
+    else:
+        protein_pct = carb_pct = fat_pct = 0
+    
+    return total_nutrients, found_foods, (protein_pct, carb_pct, fat_pct)
+
+def get_recommendations(nutrients, percentages):
+    """Gera recomendações baseadas nos valores nutricionais"""
+    protein_pct, carb_pct, fat_pct = percentages
+    recommendations = []
+    
+    if nutrients['calorias'] > 800:
+        recommendations.append("⚠️ Valor calórico elevado - considere reduzir as porções")
+    
+    if protein_pct < 15:
+        recommendations.append("⚠️ Baixo teor de proteínas - adicione mais fontes proteicas")
+    
+    if carb_pct > 60:
+        recommendations.append("⚠️ Alto teor de carboidratos - considere reduzir")
+    
+    if fat_pct > 30:
+        recommendations.append("⚠️ Alto teor de gorduras - opte por preparações mais leves")
+    
+    if not recommendations:
+        recommendations.append("✅ Refeição bem balanceada! Continue assim!")
+    
+    return recommendations
 
 def analyze_image(image):
     """Função principal de análise"""
@@ -66,7 +113,10 @@ def analyze_image(image):
         description = process_image(image)
         
         # Analisa nutrientes
-        total_nutrients, found_foods = analyze_nutrition(description)
+        total_nutrients, found_foods, percentages = analyze_nutrition(description)
+        
+        # Gera recomendações
+        recommendations = get_recommendations(total_nutrients, percentages)
         
         # Prepara dados para visualização
         table_data = [
@@ -87,22 +137,20 @@ def analyze_image(image):
         })
         
         # Monta o relatório
-        analysis = f"""### 🔍 Análise da Imagem:
+        analysis = f"""### 🔍 Análise da Imagem
 {description}
 
-### 🍽️ Alimentos Identificados:
+### 🍽️ Alimentos Identificados
 {', '.join(found_foods)}
 
-### 📊 Informação Nutricional:
-• Calorias: {total_nutrients['calorias']:.1f} kcal
-• Proteínas: {total_nutrients['proteinas']:.1f}g
-• Carboidratos: {total_nutrients['carboidratos']:.1f}g
-• Gorduras: {total_nutrients['gorduras']:.1f}g
+### 📊 Informação Nutricional
+• Calorias Totais: {total_nutrients['calorias']:.1f} kcal
+• Proteínas: {total_nutrients['proteinas']:.1f}g ({percentages[0]:.1f}%)
+• Carboidratos: {total_nutrients['carboidratos']:.1f}g ({percentages[1]:.1f}%)
+• Gorduras: {total_nutrients['gorduras']:.1f}g ({percentages[2]:.1f}%)
 
-### 💡 Recomendações:
-{"⚠️ Alto teor calórico" if total_nutrients['calorias'] > 800 else "✅ Calorias adequadas"}
-{"⚠️ Considere reduzir carboidratos" if total_nutrients['carboidratos'] > 60 else "✅ Carboidratos adequados"}
-{"⚠️ Alto teor de gorduras" if total_nutrients['gorduras'] > 20 else "✅ Gorduras adequadas"}
+### 💡 Recomendações
+{chr(10).join(recommendations)}
 """
         
         return analysis, table_data, plot_data
@@ -110,20 +158,145 @@ def analyze_image(image):
     except Exception as e:
         return str(e), None, None
 
-# Interface Gradio
-with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as iface:
-    gr.Markdown("# 🍽️ Análise Nutricional com IA")
+# CSS personalizado para marketing
+css = """
+.marketing-header {
+    text-align: center;
+    margin-bottom: 2rem;
+    background: linear-gradient(120deg, #84fab0 0%, #8fd3f4 100%);
+    padding: 2rem;
+    border-radius: 1rem;
+    color: white;
+    text-shadow: 1px 1px 2px rgba(0,0,0,0.1);
+}
+
+.features {
+    display: grid;
+    grid-template-columns: repeat(3, 1fr);
+    gap: 1rem;
+    margin: 2rem 0;
+}
+
+.feature-card {
+    background: white;
+    padding: 1.5rem;
+    border-radius: 0.5rem;
+    box-shadow: 0 4px 6px rgba(0,0,0,0.1);
+    text-align: center;
+}
+
+.benefits {
+    background: #f8f9fa;
+    padding: 1.5rem;
+    border-radius: 0.5rem;
+    margin: 1rem 0;
+}
+
+.testimonial {
+    font-style: italic;
+    color: #666;
+    background: #fff;
+    padding: 1rem;
+    border-left: 4px solid #84fab0;
+    margin: 1rem 0;
+}
+
+.cta-button {
+    background: linear-gradient(45deg, #84fab0, #8fd3f4);
+    padding: 1rem 2rem;
+    border: none;
+    border-radius: 2rem;
+    color: white;
+    font-weight: bold;
+    cursor: pointer;
+    transition: all 0.3s ease;
+}
+
+.cta-button:hover {
+    transform: translateY(-2px);
+    box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.2);
+}
+
+.results-container {
+    background: white;
+    padding: 1.5rem;
+    border-radius: 0.5rem;
+    box-shadow: 0 2px 4px rgba(0,0,0,0.1);
+}
+"""
+
+# Interface Gradio com Marketing
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), css=css) as iface:
+    with gr.Row(elem_classes="marketing-header"):
+        gr.Markdown("""
+        # 🍽️ NutriAI - Sua Análise Nutricional Inteligente
+        
+        ### Transforme sua alimentação com o poder da Inteligência Artificial
+        Análise nutricional precisa e personalizada em segundos!
+        """)
+    
+    with gr.Row(elem_classes="features"):
+        with gr.Column(elem_classes="feature-card"):
+            gr.Markdown("""
+            ### 🎯 Análise Precisa
+            - Reconhecimento avançado de alimentos
+            - Cálculo nutricional detalhado
+            - Tecnologia de ponta
+            """)
+        
+        with gr.Column(elem_classes="feature-card"):
+            gr.Markdown("""
+            ### ⚡ Resultados Instantâneos
+            - Análise em segundos
+            - Relatório completo
+            - Recomendações personalizadas
+            """)
+        
+        with gr.Column(elem_classes="feature-card"):
+            gr.Markdown("""
+            ### 💡 Inteligência Artificial
+            - Modelo MiniCPM avançado
+            - Aprendizado contínuo
+            - Alta precisão
+            """)
+    
+    with gr.Row(elem_classes="benefits"):
+        gr.Markdown("""
+        ### 🌟 Benefícios
+        
+        ✓ **Controle sua alimentação** de forma inteligente
+        ✓ **Monitore nutrientes** essenciais
+        ✓ **Receba dicas** personalizadas
+        ✓ **Economize tempo** na contagem de calorias
+        ✓ **Melhore seus hábitos** alimentares
+        """)
     
     with gr.Row():
         with gr.Column():
+            gr.Markdown("## 📸 Analise seu Prato")
             image_input = gr.Image(
                 type="pil",
-                label="Foto do Prato",
+                label="Faça upload ou tire uma foto do seu prato",
                 sources=["upload", "webcam"]
             )
-            analyze_btn = gr.Button("📊 Analisar", variant="primary")
+            analyze_btn = gr.Button("🔍 Analisar Agora", variant="primary", size="lg", elem_classes="cta-button")
+            
+            with gr.Accordion("📝 Guia de Uso", open=False):
+                gr.Markdown("""
+                ### Como obter os melhores resultados:
+                1. Use fotos bem iluminadas
+                2. Fotografe de cima para baixo
+                3. Mantenha todos os alimentos visíveis
+                4. Evite sombras ou reflexos
+                
+                ### Por que usar o NutriAI?
+                - Análise nutricional profissional
+                - Recomendações baseadas em ciência
+                - Interface intuitiva e fácil de usar
+                """)
         
-        with gr.Column():
+        with gr.Column(elem_classes="results-container"):
+            gr.Markdown("### Resultados da Análise")
             output_text = gr.Markdown()
             
             with gr.Row():
@@ -139,6 +312,27 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as iface:
                     height=300
                 )
     
+    with gr.Row(elem_classes="testimonial"):
+        gr.Markdown("""
+        > "O NutriAI revolucionou minha forma de me alimentar. Agora consigo entender exatamente o que estou comendo e fazer escolhas mais saudáveis."
+        > 
+        > *— Maria S., Nutricionista*
+        """)
+    
+    gr.Markdown("""
+    ### 🔒 Sua privacidade é importante
+    - Análise segura e privada
+    - Sem armazenamento de dados pessoais
+    - Tecnologia de ponta em segurança
+    
+    ### 📱 Disponível em qualquer dispositivo
+    Acesse pelo celular, tablet ou computador - em qualquer lugar, a qualquer momento!
+    
+    ### 🤝 Suporte ao cliente
+    Precisa de ajuda? Entre em contato com nossa equipe de suporte!
+    """)
+    
+    # Eventos
     analyze_btn.click(
         fn=analyze_image,
         inputs=[image_input],