一、主流应用操作指南

Cal AI

- 拍摄食物照片后，通过深度传感器计算体积，AI模型将食物拆分为不同部分并分析营养成分，准确率高达90%。

iPhon的MealSnap

- 拍摄食物照片后，与内置的50万张食物数据库匹配，可显示热量、蛋白质、脂肪等6种营养成分。

其他应用

- Snap It：

AR应用，通过拍照自动计算热量；

- 裕垚源健康科普：微信小程序，需填写基础信息后使用拍照识食功能。

二、拍摄技巧

光线与角度

- 选择自然光或白色背景，避免阴影。俯拍或平视角度更利于清晰识别食物结构。

清晰度要求

- 确保食物轮廓和细节清晰，避免模糊导致识别错误。可先用手机修图工具优化图片。

多角度辅助

- 若单一角度无法识别，可尝试不同视角或使用透明餐具拍摄内部结构。

三、注意事项

数据库局限性

- 部分应用依赖有限的食物数据库，生僻食材可能识别不准确。

功能差异

- 部分应用（如iPhon的MealSnap）提供详细营养成分分析，而其他应用（如Cal AI）仅显示热量。

健康建议

- 应用建议的热量计算基于平均数据，实际摄入可能因烹饪方式、食材分量不同存在偏差。

四、补充工具

手机修图软件：

如《相机360》《美颜相机》等，可优化食物图片色彩和清晰度，提升识别准确性。

通过以上方法和技巧，可高效获取食物热量信息，辅助健康饮食管理。