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# Design — Bibliothèque photo & Identification de plantes
**Date** : 2026-02-22
**Statut** : Approuvé
---
## Objectif
Ajouter une bibliothèque photo centralisée à l'application jardin, couplée à une
identification automatique de plantes par photo. L'utilisateur peut :
1. Photographier une plante inconnue → l'app propose une identification
2. Associer la photo à une plante du catalogue (existante ou créée)
3. Consulter toutes ses photos depuis une galerie globale ou depuis chaque fiche
---
## Architecture
```
[iPhone / navigateur]
│ POST /api/identify (image multipart)
[backend FastAPI]
│ 1. SHA256(image) → vérifier Redis (TTL 7j)
│ └─ cache hit → réponse immédiate
│ 2. cache miss → PlantNet API (cloud, clé API configurée)
│ └─ si timeout/erreur → appel interne ai-service
│ 3. stocker résultat dans Redis
└──► JSON top-3 espèces identifiées
Services Docker :
backend : FastAPI existant (port 8060) + redis-py
ai-service : FastAPI minimal + ultralytics YOLOv8 (port 8070, réseau interne)
redis : redis:alpine (port 6379 interne uniquement)
frontend : nginx existant (port 8061)
Volumes :
db : SQLite (existant)
uploads : fichiers media (existant)
yolo_models : cache modèle YOLO foduucom/plant-leaf-detection-and-classification
redis_data : persistance Redis
```
**Clé PlantNet** : `2b1088cHCJ4c7Cn2Vqq67xfve`
**Modèle YOLO** : `foduucom/plant-leaf-detection-and-classification` (46 classes de feuilles)
---
## Modèle de données
### Media (enrichi)
```python
class Media(SQLModel, table=True):
id: Optional[int]
entity_type: str # jardin|plante|outil|plantation
entity_id: int
url: str
thumbnail_url: Optional[str]
titre: Optional[str]
# Nouveaux champs identification
identified_species: Optional[str] # "Solanum lycopersicum"
identified_common: Optional[str] # "Tomate"
identified_confidence: Optional[float] # 0.94
identified_source: Optional[str] # "plantnet" | "yolo" | "cache"
created_at: datetime
```
---
## API
### Identification
```
POST /api/identify
Content-Type: multipart/form-data
Body: file (image)
Réponse 200:
{
"source": "plantnet" | "yolo" | "cache",
"results": [
{
"species": "Solanum lycopersicum",
"common_name": "Tomate",
"confidence": 0.94,
"image_url": "https://..." # optionnel, depuis PlantNet
},
... # jusqu'à 3 résultats
]
}
```
### ai-service interne
```
POST /detect (interne, port 8070)
Content-Type: multipart/form-data
Body: file (image)
Réponse 200:
[
{ "class_name": "Tomato___healthy", "confidence": 0.87 },
...
]
```
### Media enrichi
```
GET /api/media?entity_type=plante&entity_id=1
POST /api/media { entity_type, entity_id, url, thumbnail_url, identified_species, ... }
```
---
## Frontend
### Nouvelle page : BibliothequeView.vue
- Route : `/bibliotheque`
- Grille masonry de miniatures (toutes photos `Media`)
- Filtres par `entity_type` : Toutes | Plantes | Jardins | Plantations | Outils
- Bouton **"Identifier une plante"** (ouvre PhotoIdentifyModal)
- Clic miniature → navigation vers la fiche liée
### Modal d'identification : PhotoIdentifyModal.vue
1. Zone drag & drop / `<input type="file" accept="image/*" capture="camera">`
2. Upload → POST `/api/identify` → spinner Gruvbox
3. Affichage top-3 : nom commun, nom latin, barre de confiance colorée
4. Actions :
- **Associer** à une plante existante (select dropdown)
- **Créer cette plante** (pré-remplit nom_commun + famille)
- **Ignorer** (enregistre la photo sans identification)
5. Photo sauvegardée dans `Media` avec `identified_*` champs renseignés
### Composant réutilisable : PhotoGallery.vue
```vue
<PhotoGallery entity-type="plante" :entity-id="plant.id" />
```
- Charge `GET /api/media?entity_type=X&entity_id=Y`
- Grille de miniatures, lightbox au clic
- Bouton "Ajouter une photo" → upload in-place → optionnel : identification
### Navigation
Ajouter "Bibliothèque" dans le sidebar (AppDrawer + App.vue desktop) après "Plantes".
---
## Services
### backend/app/services/plantnet.py
- `identify(image_bytes) -> list[dict]` : appel HTTPS PlantNet `/v2/identify`
- Timeout 10s, retourne `[]` si erreur
### backend/app/services/yolo_service.py
- `identify(image_bytes) -> list[dict]` : POST HTTP vers `ai-service:8070/detect`
- Timeout 30s (inférence CPU peut être lente)
- Mappe `class_name` → nom commun français
### backend/app/services/redis_cache.py
- `get(key: str) -> Optional[list]`
- `set(key: str, value: list, ttl: int = 604800)` (7 jours)
- Clé = `f"identify:{sha256(image_bytes).hexdigest()}"`
---
## ai-service Docker
```
ai-service/
Dockerfile
main.py # FastAPI minimal
requirements.txt # fastapi uvicorn ultralytics pillow python-multipart
```
- `POST /detect` : charge le modèle lazy au 1er appel, cache en mémoire
- Modèle téléchargé dans `/models` (volume Docker persistant)
- Pas d'exposition externe (réseau Docker interne uniquement)
---
## docker-compose additions
```yaml
services:
ai-service:
build: ./ai-service
volumes:
- yolo_models:/models
environment:
- MODEL_CACHE_DIR=/models
networks:
- jardin-net
redis:
image: redis:alpine
volumes:
- redis_data:/data
networks:
- jardin-net
volumes:
yolo_models:
redis_data:
```
---
## Tests
- `tests/test_identify.py` : mock PlantNet + mock ai-service, vérifier fallback
- `tests/test_media_enriched.py` : CRUD avec champs identified_*
---
## Ordre d'implémentation suggéré
1. ai-service Docker (FastAPI + YOLO endpoint /detect)
2. Redis container + redis_cache.py service
3. plantnet.py service + yolo_service.py service
4. Endpoint `/api/identify` dans le backend
5. Migration Media (champs identified_*)
6. `PhotoGallery.vue` composant réutilisable
7. `PhotoIdentifyModal.vue`
8. `BibliothequeView.vue` + route `/bibliotheque`
9. Intégration dans la navigation (sidebar)
10. Tests backend

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