Bem-vindo ao repositório oficial do minicurso "Desenvolvimento de API com .NET 8, Google Vision e USDA API", parte do Workshop de Sistemas de Informação (WSIS) da Universidade Federal de Viçosa - Campus Rio Paranaíba.

Este projeto é uma aplicação completa que consiste em uma API Mínima em .NET 8 (backend) e um cliente web simples (frontend) para criar um planejador de refeições inteligente. A aplicação permite que os usuários criem refeições, adicionem alimentos a partir de fotos e vejam as informações nutricionais detalhadas de cada item.

✨ Funcionalidades Principais

• Backend com .NET 8 Minimal API: Uma API leve, rápida e moderna para gerenciar os dados das refeições.
• Identificação de Alimentos com IA: Utilize o poder do Google Cloud Vision API para identificar alimentos a partir de imagens enviadas pelos usuários.
• Busca de Dados Nutricionais: Integre-se com a API FoodData Central do USDA para obter informações nutricionais detalhadas, como calorias, proteínas, gorduras e carboidratos.
• Frontend Interativo: Um cliente web simples, construído com HTML, CSS e JavaScript puros, para interagir com a API, criar refeições, fazer upload de imagens e visualizar os dados.
• Persistência de Dados: As refeições criadas são salvas localmente em um arquivo refeicoes.json, simplificando o setup do projeto.

🛠️ Tecnologias Utilizadas

• Backend:
  • .NET 8
  • ASP.NET Core Minimal APIs
  • Google.Cloud.Vision.V1 (SDK do Google Cloud)
• Frontend:
  • HTML5
  • CSS3
  • JavaScript (com Fetch API)
• APIs Externas:
  • Google Cloud Vision API
  • USDA FoodData Central API

🚀 Setup e Configuração

Para rodar este projeto em sua máquina local, siga os passos abaixo.

Pré-requisitos

1. .NET 8 SDK: Faça o download e instale a versão mais recente.
2. Um Editor de Código: Visual Studio Code, Visual Studio 2022 ou JetBrains Rider.
3. Live Server (Extensão do VS Code): Se for usar o VS Code, a extensão Live Server é recomendada para servir o frontend.

🔑 Chaves de API (Essencial!)

Para que a aplicação funcione, você precisará de credenciais para as APIs do Google Cloud e da USDA.

1. Google Cloud Vision API:

   • Você precisa ter um projeto no Google Cloud com a API do Vision habilitada.
   • Crie uma Conta de Serviço (Service Account) e baixe o arquivo de credenciais JSON.
   • Instruções detalhadas: Guia de Autenticação do Google Cloud.

2. USDA FoodData Central API:

   • Acesse o site da FoodData Central API.
   • Preencha o formulário para receber sua chave de API gratuitamente.

Configurando o Projeto

1. Clone o Repositório:

   git clone https://github.com/seu-usuario/wsisworkshop_2025.git
   cd wsisworkshop_2025

2. Configure a API da USDA:

   • No diretório back/, crie um arquivo chamado appsettings.Development.json.
   • Adicione sua chave da USDA API a este arquivo, como no exemplo abaixo:

     {
       "Logging": {
         "LogLevel": {
           "Default": "Information",
           "Microsoft.AspNetCore": "Warning"
         }
       },
       "UsdaApiKey": "SUA_CHAVE_DA_USDA_API_VAI_AQUI"
     }

3. Configure a API do Google Cloud Vision:

   • Opção 1 (Recomendado): Defina uma variável de ambiente GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS que aponte para o caminho do seu arquivo JSON de credenciais do Google Cloud.

     # Exemplo no Windows (PowerShell)
     $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\caminho\para\seu-arquivo.json"
     
     # Exemplo no Linux/macOS
     export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/caminho/para/seu-arquivo.json"

   • Opção 2: Coloque seu arquivo de credenciais JSON dentro de uma pasta chamada gl_app_crd na raiz do diretório back/. O .gitignore já está configurado para ignorar esta pasta, garantindo que suas credenciais não sejam enviadas para o repositório.

🏃‍♀️ Como Executar a Aplicação

1. Execute o Backend:

   • Abra um terminal e navegue até a pasta back:

     cd back

   • Execute o comando para iniciar a API:

     dotnet run

   • A API estará rodando em http://localhost:5204 (ou outra porta, verifique o output do terminal).

2. Execute o Frontend:

   • Abra a pasta do projeto no VS Code.
   • Navegue até o arquivo frontend/index.html.
   • Clique com o botão direito no arquivo e selecione "Open with Live Server".
   • O seu navegador abrirá a aplicação em um endereço como http://127.0.0.1:5500.

Agora você pode interagir com a aplicação, criar refeições e analisar imagens de alimentos!

📚 Tutorial Detalhado

Para um guia passo a passo, com explicações mais aprofundadas sobre o código, os conceitos de Minimal APIs, e como configurar as APIs externas em detalhes, acesse o tutorial completo no Notion:

➡️ https://www.notion.so/Central-do-Minicurso-2722c1a082988064a969f02c61e8cfdd

---