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Azure Custom Vision과 OpenAI GPT를 활용하여
재활용 쓰레기 이미지를 업로드하면 품목을 인식하고, 분리배출 방법을 자동으로 안내하는 웹 애플리케이션입니다.

Streamlit 기반 UI를 활용해 간단한 이미지 업로드만으로 AI 기반 분리배출 가이드를 받을 수 있습니다.

• 🖼️ 이미지 업로드 기능
• 🔍 Azure Custom Vision을 이용한 재활용 품목 인식
• 🧠 OpenAI GPT를 이용한 분리배출 가이드 생성
• 💬 사용자 친화적인 Streamlit UI 제공

• Frontend/UI

  • Streamlit (Python)

• Backend/AI

  • Azure Custom Vision (이미지 분류)
  • OpenAI GPT API (텍스트 생성)

• 기타

  • Python 3.10+
  • python-dotenv, requests, openai

recycling-app/
backend/
__init__.py # .env 로드 등 초기 설정
call_custom_vision.py # Azure Custom Vision 호출 모듈
call_openai_api.py # OpenAI GPT 호출 모듈
.env # 환경 변수 설정 파일
app.py # Streamlit 메인 애플리케이션
requirements.txt # 필요한 Python 패키지 목록

1. .env 파일이 제대로 설정되어 있는지 확인
2. Streamlit 실행

cd recycling-app
streamlit run app.py

접속: ➡️ http://localhost:8501

[1] 사용자
↓ (이미지 업로드)
[2] Streamlit UI (app.py)
↓ 업로드된 파일을 읽어 바이너리로 변환
[3] backend.call_custom_vision
↓ 이미지 바이너리를 Azure Custom Vision API로 전송
↓ 가장 확률 높은 태그(tag) + probability 반환
[4] Streamlit UI
↓ "인식된 품목" 화면 표시
↓ 인식된 tag를 다음 단계로 전달
[5] backend.call_openai_api
↓ 태그를 기반으로 프롬프트 생성
↓ OpenAI GPT 모델 호출
↓ "3줄 분리배출 안내" 텍스트 반환
[6] Streamlit UI
↓ GPT가 생성한 가이드 표시
↓ 최종 사용자에게 전체 결과 제공