# Camada de Imagem e Visão

## Estado atual

O DayMaker guarda imagens dos itens, mas **não faz reconhecimento automático de imagem** no produto atual.

A imagem de cada item é tratada como dado visual associado ao inventário. A app espera receber ou guardar URLs em `item_images(image_url)` e usa essas imagens para:

- Mostrar cards no inventário.
- Mostrar detalhes do item.
- Mostrar itens planeados na semana.
- Mostrar sugestões da IA com imagem quando há correspondência com itens reais.

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## Fluxo atual de imagem

```text
Item criado/editado
        ↓
Imagem associada ao item
        ↓
URL guardado em item_images.image_url
        ↓
Ecrãs carregam items com item_images(image_url)
        ↓
Image.network mostra a imagem ou fallback por categoria
```

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## Ficheiros relevantes

| Ficheiro | Responsabilidade |
|----------|------------------|
| `lib/Screens/add_item_screen.dart` | Criação de itens e associação de dados |
| `lib/Screens/item_screen.dart` | Inventário, detalhe, edição e imagem do item |
| `lib/Screens/week_screen.dart` | Mostra imagens dos itens planeados |
| `lib/Screens/home_screen.dart` | Mostra itens recentes, hoje e sugestões IA |

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## Fallback visual

Quando um item não tem imagem ou a imagem falha ao carregar:

- A UI mostra um fundo com a cor da categoria.
- A UI mostra o ícone da categoria.

Isto evita cards vazios e mantém consistência visual.

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## Reconhecimento automático por IA

Reconhecimento automático por imagem **não está implementado**.

Pode ser uma funcionalidade futura para sugerir:

- Nome do item.
- Categoria.
- Tags.
- Cor dominante.
- Tipo de peça ou objeto.

Possíveis serviços futuros:

- Google Vision API.
- Modelos multimodais via API externa.
- Modelo local/servidor próprio.

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## Regras para futuras implementações

- Não guardar API keys privadas no cliente Flutter.
- O utilizador deve poder confirmar/editar qualquer sugestão automática.
- Nunca substituir nome, categoria ou tags sem confirmação.
- Manter fallback manual caso a análise de imagem falhe.
- Atualizar este documento antes de implementar visão computacional.