O app Galeria-IA permite visualizar fotos e imagens do dispositivo do usuário com um visual moderno e intuitivo. Usando o Google ML Kit, essas imagens serão classificadas automaticamente com base em seu conteúdo tanto usando modelos padrão quanto o que nos mesmos vamos treinar. Ele foi feito em Jetpack Compose para explorar os recursos de aprendizado de máquina (Machine Learning) e Inteligência Artificial no Android com Kotlin. Através dele, iremos explorar.

O projeto base conta com as seguintes telas:

• Aba inicial: Escolha entre visualizar todas as imagens de uma pasta ou visualizar uma única imagem.
• Visualizar uma única imagem: Selecione qualquer imagem do dispositivo para analisar com o ML Kit.
• Galeria geral: Exibe uma grade com todas as imagens da pasta selecionada.
• Galeria com IA: Exibe uma grade com os grupos gerados automaticamente pela análise das imagens da pasta.
• Detalhes da imagem: Ao clicar em uma imagem da grade, ela é expandida e exibe abaixo os rótulos que foram identificados nela.

Ao final do curso, nosso projeto será capaz de:

• Realizar uma análise localmente das imagens escolhidas pelo usuário com a biblioteca de rotulagem de imagens do ML Kit.
• Apresentar em tela as informações extraídas das imagens.
• Usar os rótulos obtidos através das análises para criar grupos de imagens como "Pessoas", "Animais", "Comidas", "Música", etc.
• Fazer uso dos modelos personalizados que iremos treinar ou que você pode baixar para realizar análises personalizadas para casos de uso específicos.

As técnicas e tecnologias utilizadas pra isso são:

• Jetpack Compose: kit de ferramentas moderno para criar IUs em dispositivos móveis

• Kotlin: linguagem de programação

• Gradle Version Catalogs: nova forma de gerenciar plugins e dependências em projetos Android

• Material Design 3: padrão de design recomendado pela google para criação de UI modernas

• Hilt: injeção de dependências

• Navigating with Compose: navegação entre composables e telas

• Viewmodel e states: gerenciamento de estados de tela

• Kotlin Datetime: navegação entre composables e telas.

• ML Kit Image labeling : biblioteca para detectar e extrair informações sobre entidades em uma imagem em um amplo grupo de categorias. Além disso, permite a execução de modelos personalizados.

• TensorFlow Lite Models: conjunto de modelos pré-treinados e otimizados para executar em dispositivos móveis de forma eficiente.

• Teachable Machine: Plataforma que permite treinar modelos de aprendizado de máquina com facilidade, sem a necessidade de escrever código. Permite aos usuários criar modelos personalizados para reconhecimento de objetos, classificação de imagens e muito mais, com uma interface intuitiva e amigável.

• Versão inicial: Veja o código fonte ou baixe o projeto
• Versão final: Veja o código fonte ou baixe o projeto

Após baixar o projeto, você pode abri-lo com o Android Studio. Para isso, na tela de launcher clique em:

“Open” (ou alguma opção similar), procure o local onde o projeto está e o selecione (caso o projeto seja baixado via zip, é necessário extraí-lo antes de procurá-lo). Por fim, clique em “OK” o Android Studio deve executar algumas tasks do Gradle para configurar o projeto, aguarde até finalizar. Ao finalizar as tasks, você pode executar o App 🏆

Gostou do projeto e quer conhecer mais? Você pode acessar o curso que desenvolve o projeto desde o começo!