SUML Poniższa dokumentacja opisuje aplikację serwera stworzoną przy użyciu FastAPI oraz integracji z Firebase (Firestore). Aplikacja zawiera m.in. mechanizmy rejestracji użytkownika, logowania, zarządzania posiłkami i składnikami oraz moduł do klasyfikacji i przewidywania kalorii ze zdjęcia.

Aplikacja pozwala na:

• Rejestrację i logowanie użytkowników (zabezpieczone hashem z użyciem biblioteki bcrypt).
• Dodawanie i aktualizowanie posiłków wraz z kaloriami.
• Dodawanie składników do wybranych posiłków.
• Przegląd posiłków przypisanych do danego użytkownika (w formie listy).
• Klasyfikację obrazu (zdjęcia) i szacowanie wartości kalorycznej przy użyciu modeli Fastai.
• Całość działa w oparciu o bazę Google Firestore.

• Python w wersji 3.8+ (sprawdzony na 3.9 i 3.10)
• Zależności pakietów Python podane w requirements.txt
• Konto w Firebase z włączoną bazą Firestore oraz wygenerowany plik klucza serwisowego (firebase-key.json).

├── models/
│   ├── classification_model.pkl
│   └── regression_model.pkl
├── firebase-key.json
├── main.py
├── requirements.txt

• models/ – katalog przechowujący modele Fastai:
• classification_model.pkl – model używany do klasyfikacji obrazu
• regression_model.pkl – model używany do szacowania kalorii
• firebase-key.json – plik klucza serwisowego Firebase (uwaga: nie zalecane jest commitowanie tego pliku do repozytorium publicznego — patrz Zabezpieczenia i uwagi).
• main.py – główny plik, kod serwera.
• requirements.txt – lista zależności.

Wejdź na console.firebase.google.com i utwórz nowy projekt.

Włącz Cloud Firestore (tryb natywny — production lub testowy).

W ustawieniach projektu Firebase znajdź sekcję Service accounts.

Wygeneruj nowy private key i umieść go w projekcie.

Upewnij się, że ścieżka do firebase-key.json w kodzie jest prawidłowa.

pip install -r requirements.txt

• classification_model.pkl
• regression_model.pkl

uvicorn <nazwa_pliku>:app --reload

Endpoint: POST /register

Parametry:

• email: str
• password: str

Zwraca:

• userId: ID wygenerowanego użytkownika
• Wiadomość o pomyślnym dodaniu użytkownika

Endpoint: POST /token

Parametry:

• username: str (email użytkownika)
• password: str

Zwraca:

• access_token: token (w tym przypadku ID użytkownika w Firestore)
• token_type: bearer

Authorization: Bearer <access_token>

Endpoint: POST /add-meal

Parametry:

• name: str (nazwa posiłku)
• calories: int (liczba kalorii, np. 300)
• time: datetime (np. 2025-01-01T12:00:00; jeśli brak, przyjmowana jest bieżąca data)
• file: UploadFile (opcjonalnie, obrazek posiłku)

Nagłówek: Authorization: Bearer <token>

Zwraca:

• mealId: ID dodanego posiłku
• komunikat o pomyślnym dodaniu

Endpoint: PUT /update-meal/{meal_id}

Parametry:

• name: str (opcjonalnie)
• calories: int (opcjonalnie)
• time: datetime (opcjonalnie)
• file: UploadFile (opcjonalnie, aktualizacja zdjęcia)

Nagłówek: Authorization: Bearer <token>

Zwraca: komunikat o pomyślnym zaktualizowaniu danych

Endpoint: POST /add-ingredients/{meal_id}

Parametry:

• ingredients: lista obiektów [{"name": str, "calories": int}, ...]

Nagłówek: Authorization: Bearer <token>

Zwraca:

• identyfikatory dodanych składników
• zaktualizowaną łączną liczbę kalorii

Endpoint: GET /meals

Nagłówek: Authorization: Bearer <token>

Zwraca: listę obiektów reprezentujących posiłki z bazy (z uwzględnieniem zdekodowanego zdjęcia w formacie base64, jeśli istnieje).

Endpoint: POST /classify

Parametry:

• file: UploadFile (wymagane — obraz do klasyfikacji)

Zwraca:

• predicted_class: nazwa przewidywanej klasy (str)
• probability: prawdopodobieństwo przewidzianej klasy (float)
• estimated_calories: przewidywana wartość kaloryczna (float)

1. Hasła użytkowników są przechowywane w bazie jako hash (bcrypt). Dzięki temu nawet jeśli dojdzie do wycieku bazy, rzeczywiste hasła nie zostaną ujawnione wprost.

2. Token w tym projekcie jest uproszczony — użytkownik otrzymuje w polu access_token wartość odpowiadającą jego dokumentowi w Firestore. W rzeczywistej aplikacji produkcyjnej zaleca się:

   • Stosowanie JWT lub innego bardziej zaawansowanego mechanizmu autentykacji.
   • Używanie HTTPS w celu ochrony danych przesyłanych do serwera.

3. Plik firebase-key.json (klucz serwisowy Firebase) nie powinien być publikowany w repozytorium publicznym. Najlepiej użyć zmiennych środowiskowych lub prywatnego repozytorium / menedżera sekretów (np. w chmurze).

4. Mechanizm przechowywania obrazów w bazie Firestore (w polu image) jest mało optymalny przy większej skali. Najlepszym rozwiązaniem jest przechowywanie plików w Firebase Storage lub podobnym rozwiązaniu i trzymanie jedynie linków do nich.

Rozszerzalność: Aplikacja serwera demonstruje główne koncepcje — w projekcie produkcyjnym warto dodać np. obsługę wyjątków, logowanie, ograniczenia i sprawdzanie zapytań, poprawić zapytania, ujednolicić nazwy parametrów i zmiennych, etc.

Poniższa dokumentacja opisuje przykładową aplikację React Native. Aplikacja obsługuje logowanie, rejestrowanie, wykonywanie zdjęć, klasyfikację potraw (w oparciu o endpoint serwera) oraz tworzenie i przeglądanie posiłków wraz z ich kaloriami.

Aplikacja pozwala użytkownikom:

• Logować się i rejestrować (endpointy serwera).
• Tworzyć posiłki (z nazwą, kaloriami i zdjęciem).
• Przeglądać posiłki zebrane w bazie (z podziałem na daty, kalorie, itp.).
• Robić zdjęcia w aplikacji i przesyłać je do serwera w celu klasyfikacji (dostajemy przewidywaną klasę potrawy i przybliżoną wartość kaloryczną).
• Nawigować pomiędzy ekranami (Home, Camera, Meal Creation itp.) za pomocą React Navigation.

Poniżej uproszczona struktura projektu (część plików konfiguracyjnych pominięta):

├── app
│ ├── screens
│ │ ├── LoginScreen.tsx
│ │ ├── HomeScreen.tsx
│ │ ├── CameraScreen.tsx
│ │ └── MealCreationScreen.tsx
│ ├── services
│ │ ├── auth.ts
│ │ ├── add_meal.ts
│ │ ├── classify_image.ts
│ │ └── meals.ts
│ ├── styles
│ │ └── style.ts
│ ├── types
│ │ └── index.ts
│ └── config.ts
└── ...

• AppNavigator.tsx – definiuje nawigację pomiędzy ekranami.
• LoginScreen.tsx – ekran logowania i rejestracji.
• HomeScreen.tsx – główny ekran z listą posiłków.
• CameraScreen.tsx – pozwala na zrobienie zdjęcia i klasyfikację.
• MealCreationScreen.tsx – pozwala na stworzenie nowego posiłku (nazwa, kalorie itp.).
• services – pliki komunikujące się z serwerem (autentykacja, tworzenie/odczyt posiłków, klasyfikacja).
• config.ts – przechowuje np. adres serwera (SERVER_URL).

• Node.js
• React Native
• W projekcie używane są m.in.:
  • expo-camera, expo-file-system
  • react-navigation
  • luxon (do obsługi dat)
• W pliku config.ts należy określić adres serwera SERVER_URL, np.:

export const SERVER_URL = 'http://192.168.0.10:8000';

• Stack.Navigator – definiuje stos ekranów.
• Aplikacja startuje na ekranie "Login".
• Nazwy ekranów to "Login", "Home", "CameraScreen", "MealCreationScreen".

• Wykorzystuje CameraView z expo-camera do robienia zdjęcia.
• Po zrobieniu zdjęcia (takePhoto) plik jest zapisywany lokalnie (FileSystem), a następnie wysyłany do serwera przez classifyImage.
• Po uzyskaniu wyniku klasyfikacji (klasa i przybliżone kalorie) można przejść do ekranu MealCreationScreen.

• Wyświetla listę posiłków pobranych z serwera (getMeals).
• Grupuje posiłki według daty i pokazuje łączną liczbę kalorii.
• Zawiera przycisk przenoszący do CameraScreen w celu dodania nowego zdjęcia/posiłku.

• Pozwala się zalogować (funkcja login) lub zarejestrować (register).
• Po poprawnym logowaniu zapisuje authToken w AsyncStorage i przenosi na ekran Home.

• Przyjmuje w parametrze photoUri i wynik klasyfikacji (klasa, kalorie).
• Użytkownik może zmienić nazwę, wprowadzić kalorie, ustawić datę/godzinę.
• Po zapisaniu do serwera (addMeal) wraca na ekran Home.

worzy FormData z plikiem zdjęcia (photoUri) i danymi posiłku

Wysyła zapytanie POST /add-meal do serwera z tokenem w nagłówku

Wysyła POST /token (username & password).

Zwraca access_token (ID użytkownika).

Wysyła POST /register (email & password).

Wysyła POST /classify z danymi obrazu (FormData)

Oczekuje w odpowiedzi predicted_class, estimated_calories

Wysyła GET /meals (token w nagłówku)

Dekoduje zdjęcia (base64) i zapisuje je w plikach lokalnych

Zwraca listę posiłków (z polami: id, name, calories, time, image)

Jest to pierwsza i bardzo poglądowa wersja aplikacji, która zapewnia podstawową funkcjonalność.