🪐 Planeat - AI 영수증 기반 맞춤형 식단 분석 서비스

📋 프로젝트 소개

Planeat은 영수증 사진만으로 AI가 개인 맞춤형 식단을 분석하고 건강한 라이프스타일을 제안하는 스마트 헬스케어 서비스입니다.

바쁜 현대인들이 쉽게 자신의 식습관을 점검하고 개선할 수 있도록, 복잡한 영양 계산 없이도 전문적인 건강 조언을 받을 수 있습니다.

🎯 핵심 기능

• 📸 영수증 OCR 분석: Google Cloud Vision API로 영수증 텍스트 자동 인식
• 🤖 AI 맞춤 분석: Gemini AI가 개인 정보 기반 식단 평가 및 조언 제공
• 📊 영양소 점수화: 단백질, 탄수화물, 지방, 비타민 등 4개 영역별 점수 제공
• 🍽️ 개인화 식단 제안: 성별, 체중, 건강 목표에 따른 맞춤형 식단 추천
• 💊 영양제 추천: 부족한 영양소 기반 영양제 및 식품 추천
• 🎨 직관적 UI/UX: Streamlit 기반 반응형 웹 인터페이스

🛠️ 기술 스택

Frontend

Backend & AI

APIs & Services

• Google Cloud Vision API: 영수증 텍스트 추출 (OCR)
• Google Gemini API: AI 기반 식단 분석 및 추천
• Google AI Studio: AI 모델 프롬프트 설계 및 테스트

📸 서비스 미리보기

메인 화면

• 🪐 커스텀 SVG 로고와 그라데이션 디자인
• 직관적인 4단계 사용자 정보 입력 폼

분석 결과 화면

• 📊 4개 영역별 영양소 점수 (100점 만점)
• 🍽️ 아침/점심/저녁 맞춤형 식단 제안
• 💪 개인 건강 목표 기반 개선 포인트 제시
• 🚀 추가 구매 추천 식재료 및 영양제 정보

🚀 시작하기

필수 조건

Python 3.8+
Streamlit
Google Cloud Vision API 계정
Google Gemini API 키

설치 및 실행

1. 레포지토리 클론

git clone https://github.com/your-username/planeat.git
cd planeat

2. 의존성 설치

pip install streamlit google-cloud-vision google-generativeai

3. API 키 설정 .streamlit/secrets.toml 파일을 생성하고 다음 내용을 추가:

GEMINI_API_KEY = "your-gemini-api-key"
GOOGLE_CLOUD_VISION_API_KEY_JSON = '''
{
  "type": "service_account",
  "project_id": "your-project-id",
  "private_key_id": "your-private-key-id",
  "private_key": "your-private-key",
  "client_email": "your-client-email",
  "client_id": "your-client-id",
  "auth_uri": "https://accounts.google.com/o/oauth2/auth",
  "token_uri": "https://oauth2.googleapis.com/token"
}
'''

4. 애플리케이션 실행

streamlit run app.py

💡 사용 방법

1단계: 기본 정보 입력

• 성별, 신장(cm), 체중(kg) 입력
• 건강 목표 선택 (다이어트/근육증가/건강유지/체중증가)

2단계: 영수증 업로드

• JPG, PNG 형식의 영수증 이미지 업로드
• AI가 자동으로 텍스트 인식 및 식재료 추출

3단계: AI 분석 실행

• "🔍 식단 분석 시작" 버튼 클릭
• 약 10-15초 후 상세 분석 결과 확인

4단계: 결과 확인 및 활용

• 4개 섹션별 상세 분석 결과 확인
• 개선점 및 추천사항 적용

🏗️ 프로젝트 구조

planeat/
├── app.py                 # 메인 Streamlit 애플리케이션
├── .streamlit/
│   └── secrets.toml       # API 키 설정 파일
├── requirements.txt       # Python 의존성
└── README.md             # 프로젝트 문서

🎨 주요 기능 상세

OCR 텍스트 추출

def extract_text_from_image(image_bytes):
    """Google Cloud Vision API를 사용한 영수증 텍스트 추출"""
    image = vision.Image(content=image_bytes)
    response = vision_client.text_detection(image=image)
    return response.text_annotations[0].description

AI 프롬프트 엔지니어링

• 구조화된 4단계 분석 프롬프트 설계
• 개인 맞춤형 변수 (성별, 체중, 목표) 반영
• 100점 만점 점수 시스템으로 직관적 피드백

반응형 UI 컴포넌트

• CSS 그라데이션 및 호버 효과
• 모바일 친화적 반응형 레이아웃
• 색상별 구분된 분석 섹션

👥 팀 구성

역할	이름	GitHub	담당 업무
🎨 Design & Backend Lead	정해찬	@gocks77777	페이지 디자인, 로고 제작, 이미지 및 데이터 입출력 기능 구현, 프롬프트 엔지니어링
🔧 Frontend & AI Lead	이승준	@conconcc	프론트엔드 구현, 이미지 인식 및 추출 기능 구현, 프롬프트 엔지니어링, Google AI Studio API 연동, 배포 관리

🚀 배포 및 운영

• 플랫폼: Streamlit Cloud
• 도메인: https://planeat-vsdh5tre5diksg39je685i.streamlit.app/
• 모니터링: Streamlit 내장 분석 도구

🔮 향후 개발 계획

Phase 2: 고도화 기능

• 📅 주간/월간 식습관 트래킹 기능
• 🍎 음식 사진 직접 분석 기능
• 👥 가족/친구와 식단 공유 기능
• 📊 개인 건강 데이터 시각화 대시보드

Phase 3: 모바일 확장

• 📱 모바일 앱 개발 (React Native)
• 🔔 식사 시간 알림 기능
• 🏪 근처 건강식품점 추천

🤝 기여하기

1. Fork the Project
2. Create your Feature Branch (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. Commit your Changes (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. Push to the Branch (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Open a Pull Request

📄 라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 있습니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

🆘 문제 해결

자주 발생하는 오류

Q: "Vision API 클라이언트가 초기화되지 않았습니다" 오류

A: secrets.toml 파일의 GOOGLE_CLOUD_VISION_API_KEY_JSON 설정을 확인하세요.

Q: "Gemini API 인증 오류" 발생 시

A: GEMINI_API_KEY가 올바르게 설정되었는지 확인하세요.

Q: 영수증 텍스트가 인식되지 않을 때

A: 명확하고 선명한 영수증 이미지를 사용해주세요. (권장: 600x800px 이상)

📞 연락처

프로젝트 문의:

• 정해찬: gocks77777@github.com
• 이승준: conconcc@github.com

프로젝트 링크: https://github.com/your-username/planeat

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