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# 🍽️ 个性化饮食推荐APP
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一个基于机器学习和OCR技术的智能饮食推荐系统，具有现代化的移动端界面和强大的AI分析能力。
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## ✨ 最新特性
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### 📷 OCR热量识别
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- **多引擎OCR支持**：Tesseract、PaddleOCR、EasyOCR
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- **智能图片识别**：自动识别食物名称和热量信息
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- **多级验证机制**：OCR结果 + 数据库匹配 + 用户确认
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- **学习优化系统**：从用户修正中持续学习改进
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- **一键记录**：拍照即可完成餐食记录
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### 🎨 现代化界面设计
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- **圆角设计系统**：统一的圆角主题，减少方形元素
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- **多色主题支持**：主色、次色、强调色等多种配色
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- **移动端适配**：专为手机屏幕优化的界面布局
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- **卡片式设计**：清晰的信息层次和视觉反馈
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- **响应式交互**：悬停效果和状态变化
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## 🎯 核心功能
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### 1. 智能数据采集
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- **OCR图片识别**：📷 拍照识别食物热量信息
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- **5天三餐数据记录**：详细记录早中晚三餐的饮食内容
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- **用户偏好问卷**：口味偏好、饮食习惯、过敏信息等
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- **生理周期跟踪**：针对女性的生理期、排卵期等特殊时期
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- **个性化因素**：星座、性格特征等参考因素
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### 2. 机器学习推荐引擎
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- **个人饮食模型训练**：基于用户历史数据训练个性化模型
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- **持续学习机制**：根据用户反馈不断优化推荐
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- **偏好矫正**：用户不喜欢或已食用食物的反馈学习
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- **多因素融合**：结合生理周期、星座等多维度因素
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### 3. AI大模型分析
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- **千问大模型集成**：智能营养分析和建议生成
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- **热量分析**：每日饮食热量计算和评估
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- **营养建议**：基于大模型的智能营养建议
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- **个性化指导**：结合用户特征的定制化建议
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### 4. 现代化应用界面
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- **移动端设计**：模拟小程序/安卓App的界面体验
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- **圆角美化**：统一的圆角设计语言
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- **多色主题**：丰富的颜色搭配和视觉层次
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- **实时推荐**：动态推荐系统
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- **数据可视化**：饮食趋势、营养分析图表
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## 🏗️ 技术架构
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### 核心基座
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- **统一基座架构**：模块化设计，支持功能扩展
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- **SQLite数据库**：轻量级本地数据存储
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- **事件总线系统**：模块间通信和事件处理
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- **数据管理器**：统一的数据访问接口
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### OCR识别技术
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- **Tesseract OCR**：开源OCR引擎，支持中英文（**默认，轻量级，推荐**）
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- **PaddleOCR**：百度开源OCR，中文识别优秀（可选，需要PaddlePaddle，占用内存较大）
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- **EasyOCR**：简单易用的多语言OCR库（可选，需要PyTorch，占用内存很大）
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- **OpenCV**：图像预处理和增强
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- **PIL/Pillow**：图像处理和格式转换
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**注意**：默认配置仅使用Tesseract OCR（轻量级，无需深度学习框架）。如需使用PaddleOCR或EasyOCR：
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1. 取消注释`requirements.txt`中对应依赖
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2. 安装依赖：`pip install paddleocr` 或 `pip install easyocr`
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3. 在OCR模块配置中添加对应引擎到`ocr_methods`列表
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### 机器学习
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- **scikit-learn**：推荐算法实现
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- **pandas/numpy**：数据处理和分析
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- **joblib**：模型序列化和加载
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- **TF-IDF向量化**：文本特征提取
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### AI大模型集成
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- **千问大模型**：阿里云通义千问API
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- **智能分析**：用户意图分析和营养建议
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- **个性化推理**：基于用户特征的智能推荐
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### 现代化界面
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- **CustomTkinter**：现代化Python GUI框架
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- **移动端设计**：375x812像素，模拟手机界面
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- **圆角美化系统**：统一的视觉设计语言
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- **多色主题**：丰富的颜色配置系统
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## 📁 项目结构
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diet_recommendation_app/
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├── core/ # 核心基座架构
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│ ├── base.py # 基础类和配置
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│ └── base_engine.py # 基础引擎抽象类
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├── modules/ # 功能模块
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│ ├── data_collection.py # 数据采集模块
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│ ├── ai_analysis.py # AI分析模块
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│ ├── recommendation_engine.py # 推荐引擎模块
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│ └── ocr_calorie_recognition.py # OCR热量识别模块
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├── gui/ # 现代化界面
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│ ├── mobile_main_window.py # 移动端主界面
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│ ├── ocr_calorie_gui.py # OCR识别界面
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│ ├── styles.py # 样式配置系统
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│ └── main_window.py # 桌面端界面
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├── llm_integration/ # 大模型集成
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│ └── qwen_client.py # 千问大模型客户端
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├── smart_food/ # 智能食物数据库
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│ └── smart_database.py # 食物数据库管理
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├── data/ # 数据存储
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│ ├── users/ # 用户数据
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│ ├── training/ # 训练数据
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│ └── app.db # SQLite数据库
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├── models/ # 机器学习模型
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├── logs/ # 日志文件
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├── main.py # 应用入口
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├── requirements.txt # 依赖包列表
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├── OCR_USAGE_GUIDE.md # OCR使用指南
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├── UI_BEAUTIFICATION_SUMMARY.md # 界面美化总结
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└── README.md # 项目说明文档
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```
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## 🚀 快速开始
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### 1. 环境要求
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- Python 3.8+
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- Windows/macOS/Linux
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### 2. 安装依赖
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```bash
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# 克隆项目
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git clone https://github.com/random-jason/diet_recommendation.git
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cd diet_recommendation
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# 安装基础依赖
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pip install -r requirements.txt
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# 安装OCR依赖（可选）
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pip install pytesseract opencv-python paddleocr easyocr
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```
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### 3. 配置API密钥
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```bash
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# 方法1: 使用自动生成的模板
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python -c "from config.api_keys import create_env_template; create_env_template()"
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# 方法2: 手动创建.env文件
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echo "QWEN_API_KEY=your_qwen_api_key_here" > .env
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```
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### 4. 验证配置
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```bash
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# 检查API密钥配置状态
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python -c "from config.api_keys import get_api_status_report; print(get_api_status_report())"
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```
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### 5. OCR引擎配置（可选）
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#### Tesseract安装
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- **Windows**: 下载 [Tesseract安装包](https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki)
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- **macOS**: `brew install tesseract`
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- **Linux**: `sudo apt-get install tesseract-ocr`
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#### 其他OCR引擎（可选，需要深度学习框架）
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```bash
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# PaddleOCR（可选，需要PaddlePaddle，占用内存较大）
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pip install paddleocr
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# EasyOCR（可选，需要PyTorch，占用内存很大，通常需要1-2GB）
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pip install easyocr
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# 注意：安装后需要在OCR模块配置中添加对应引擎：
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# self.ocr_methods = ['tesseract', 'paddleocr'] # 添加需要的引擎
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```
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### 4. 配置环境
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```bash
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# 创建环境配置文件
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echo "QWEN_API_KEY=your_qwen_api_key_here" > .env
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```
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### 5. 运行应用
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```bash
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python main.py
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```
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### 6. 使用OCR功能
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1. 打开应用，进入"记录"页面
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2. 点击食物输入框右侧的"📷"按钮
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3. 选择包含食物信息的图片
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4. 点击"开始识别"进行OCR识别
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5. 查看和编辑识别结果
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6. 确认保存到餐食记录
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## 🔐 API密钥管理
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### 统一密钥管理
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项目采用统一的API密钥管理系统，所有API密钥都通过 `config/api_keys.py` 进行管理：
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- **千问API密钥** (必需): 用于主要AI分析服务
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- **OpenAI API密钥** (可选): 备用AI服务
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- **Anthropic API密钥** (可选): 备用AI服务
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- **其他API密钥** (可选): Google、百度、腾讯等
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### 配置方法
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```python
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from config.api_keys import get_qwen_key, get_api_status_report
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# 获取API密钥
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qwen_key = get_qwen_key()
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# 检查配置状态
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status = get_api_status_report()
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print(f"可用提供商: {status['available_list']}")
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```
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### 安全特性
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- ✅ 环境变量隔离
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- ✅ 密钥格式验证
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- ✅ 运行时状态监控
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- ✅ 多提供商支持
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- ✅ 自动配置建议
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详细配置指南请参考：[API_KEY_SETUP_GUIDE.md](API_KEY_SETUP_GUIDE.md)
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## 🔄 工作流程
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### 1. 智能数据采集（5天）
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- **OCR图片识别**：📷 拍照识别食物热量信息
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- **手动数据记录**：详细记录三餐饮食内容
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- **用户偏好问卷**：口味偏好、饮食习惯、过敏信息
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- **个性化画像**：生理周期、星座、性格特征
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### 2. AI模型训练
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- **个人推荐模型**：基于采集数据训练个性化模型
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- **多因素融合**：结合生理期、星座等多维度因素
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- **OCR学习优化**：从用户修正中持续改进识别准确性
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### 3. 智能推荐与学习
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- **个性化推荐**：第6天开始提供智能推荐
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- **用户反馈收集**：喜欢/不喜欢/已食用反馈
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- **持续模型优化**：基于反馈数据不断改进
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- **OCR准确性提升**：学习用户修正习惯
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### 4. AI智能分析
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- **千问大模型分析**：每日营养状况智能分析
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- **个性化健康建议**：基于用户特征的定制建议
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- **营养趋势分析**：长期饮食模式分析
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## 🎨 特色功能
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### 📷 OCR智能识别
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- **多引擎支持**：Tesseract、PaddleOCR、EasyOCR
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- **智能验证**：OCR + 数据库 + 用户确认三级验证
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- **学习优化**：从用户修正中持续改进
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- **一键记录**：拍照即可完成餐食记录
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### 🎨 现代化界面
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- **移动端设计**：375x812像素，模拟手机界面
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- **圆角美化**：统一的圆角设计语言
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- **多色主题**：丰富的颜色搭配和视觉层次
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- **响应式交互**：悬停效果和状态变化
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### 🤖 AI智能分析
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- **千问大模型**：阿里云通义千问API集成
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- **智能推理**：用户意图分析和营养建议
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- **个性化指导**：基于用户特征的定制建议
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### 👩 女性专属优化
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- **生理周期智能调整**：月经期、排卵期等特殊时期
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- **营养需求分析**：不同生理阶段的营养需求
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- **个性化建议**：结合生理周期的饮食建议
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### ⭐ 个性化因素
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- **星座参考**：个性化因素融合
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- **性格特征**：基于性格的饮食偏好分析
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- **持续学习**：避免随机推荐问题
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## 📚 文档说明
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- **[OCR使用指南](OCR_USAGE_GUIDE.md)**：详细的OCR功能使用说明
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- **[界面美化总结](UI_BEAUTIFICATION_SUMMARY.md)**：界面设计和技术实现
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- **[项目总结](PROJECT_SUMMARY.md)**：项目整体架构和功能说明
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## 🧪 测试验证
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### 功能测试
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```bash
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# 测试OCR系统
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python test_ocr_system.py
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# 测试界面美化
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python test_ui_beautification.py
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# 测试核心功能
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python test_core.py
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```
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### 应用启动测试
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```bash
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# 启动应用
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python main.py
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# 检查日志
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tail -f logs/app.log
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## 🚀 技术亮点
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### 1. 统一基座架构
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- **模块化设计**：所有功能模块基于统一基座构建
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- **事件驱动**：模块间通过事件总线通信
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- **数据统一**：统一的数据管理和访问接口
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- **扩展性强**：支持新功能模块的快速集成
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### 2. OCR多引擎融合
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- **多引擎并行**：同时使用多个OCR引擎提高准确性
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- **智能合并**：基于置信度的结果合并策略
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- **学习优化**：从用户修正中持续学习改进
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- **数据库匹配**：结合食物数据库进行智能验证
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### 3. 现代化界面设计
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- **移动端优先**：专为手机屏幕优化的界面设计
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- **圆角美化**：统一的圆角设计语言
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- **多色主题**：丰富的颜色配置和视觉层次
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- **响应式交互**：流畅的用户交互体验
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### 4. AI智能分析
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- **千问大模型**：集成阿里云通义千问API
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- **智能推理**：基于用户数据的智能分析
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- **个性化建议**：结合多维度因素的定制建议
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- **持续学习**：从用户反馈中不断优化
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## 📈 项目状态
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- ✅ **核心功能**：数据采集、推荐引擎、AI分析
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- ✅ **OCR识别**：多引擎支持、智能验证、学习优化
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- ✅ **界面美化**：圆角设计、多色主题、移动端适配
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- ✅ **文档完善**：使用指南、技术文档、测试脚本
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- 🔄 **持续优化**：性能提升、功能扩展、用户体验改进
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## 🤝 贡献指南
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欢迎提交Issue和Pull Request来改进项目！
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### 开发环境设置
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```bash
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# 克隆项目
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git clone <repository-url>
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cd diet_recommendation_app
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# 安装开发依赖
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pip install -r requirements.txt
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# 运行测试
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python test_ocr_system.py
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python test_ui_beautification.py
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```
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### 代码规范
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- 遵循PEP 8代码风格
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- 添加适当的注释和文档字符串
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- 编写单元测试
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- 更新相关文档
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## 📄 许可证
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本项目采用MIT许可证 - 查看 [LICENSE](LICENSE) 文件了解详情
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## 🙏 致谢
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感谢以下开源项目的支持：
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- [CustomTkinter](https://github.com/TomSchimansky/CustomTkinter) - 现代化Python GUI框架
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- [Tesseract OCR](https://github.com/tesseract-ocr/tesseract) - 开源OCR引擎
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- [PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) - 百度开源OCR
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- [EasyOCR](https://github.com/JaidedAI/EasyOCR) - 简单易用的OCR库
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- [scikit-learn](https://scikit-learn.org/) - 机器学习库
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**🍽️ 让AI为您的饮食健康保驾护航！** |