Počítání kalorií z fotky: Jak přesný je odhad AI?

Jak AI odhaduje kalorie z fotky

Počítání kalorií z fotky má tři kroky a moderní modely AI je zvládají najednou.

1. Rozpoznání. Model si obrázek prohlédne a pojmenuje, co vidí: rýži, lososa, avokádo, volské oko. Tohle AI umí nejlépe, protože se učila na obrovském množství fotek jídla.
2. Odhad porce. Potom odhadne, kolik které potraviny na talíři je, obvykle v gramech. Pomáhá si vizuálními vodítky, jako je velikost talíře, vidlička vedle něj nebo výška hromádky rýže.
3. Nutriční hodnoty. Nakonec každé množství převede na kalorie, bílkoviny, sacharidy a tuky podle toho, co ví o běžných nutričních hodnotách.

Chyba se může vloudit v každém kroku a chyby se sčítají. Když model jídlo pozná správně, ale místo 250 g těstovin odhadne 150 g, vyjdou kalorie asi o 40 % nižší, ať bylo rozpoznání sebelepší.

Kde odhady z fotky chybují

Velikost porce. Fotka je plochá, takže hloubka se odhaduje špatně. Hluboká a mělká miska rýže mohou shora vypadat stejně. Výzkum obecných modelů AI zjistil, že čím větší porce, tím víc kalorie podhodnocovaly.

Olej, máslo a dresinky. Tuk přidaný při vaření většinou není vidět a má hodně kalorií. Lžíce olivového oleje má asi 119 kcal (zhruba 500 kJ) a lžíce másla asi 102 kcal (zhruba 430 kJ) podle USDA. Výzkumníci z Univerzity v Sydney označují neschopnost odhalit ingredience přidané při vaření za „uznávané omezení současné technologie rozpoznávání jídla z obrázků“.

Míchaná jídla a omáčky. Kari, dušená jídla, zapékané pokrmy a vrstvené misky skrývají, co je uvnitř. Ve stejné studii se odhady energie u jídel jako bibimbap, hovězí pho nebo vejce na toastu mezi aplikacemi hodně lišily: některé byly výrazně nad skutečností, jiné hluboko pod ní.

Nápoje. Ze sklenice mléčného čaje nebo latte nepoznáte, kolik je v něm cukru a jaké mléko obsahuje. Ve studii ze Sydney aplikace podhodnotily energii v bubble tea s tapiokovými perlami až o 76 %.

Méně známá jídla. Tým ze Sydney zjistil, že aplikace často nedokázaly rozlišit složky asijských jídel, jako je hovězí pho nebo bubble tea, a vyzval k tomu, aby se AI víc učila na „míchaných jídlech a kulturně rozmanitých potravinách“.

Co říká výzkum

Jde o recenzované studie, které si můžete sami přečíst. Každá testovala jiné aplikace nebo modely za jiných podmínek, takže čísla nelze přímo porovnávat.

Univerzita v Sydney, 2024. Výzkumníci otestovali 18 aplikací na sledování výživy, z toho 7 s rozpoznáváním jídla z fotky pomocí AI, a výsledky publikovali v časopise Nutrients. Dvě nejlepší aplikace správně určily 97 % a 92 % složek jídel na testovacích fotkách. Autoři přesto došli k závěru, že „automatické odhady energie z rozpoznávání jídla z obrázků pomocí AI byly nepřesné“, zejména u míchaných jídel. Testovací fotky vznikly při dobrém světle a ze stejného úhlu, takže u běžných fotek z každodenního života mohou výsledky vyjít hůř.

ChatGPT a fotky jídel, 2025. Studie v časopise Nutrients dala modelu ChatGPT-4 fotky 114 jídel. Potraviny správně určil v 93 % případů. Jeho odhad hmotnosti jídla dobře odpovídal skutečnosti u malých porcí, u středních a velkých už špatně, a u 11 živin hodnoty podhodnotil.

Tři modely AI ve srovnání, 2025. Studie v časopise Current Developments in Nutrition testovala modely ChatGPT-4o, Claude 3.5 Sonnet a Gemini 1.5 Pro na 52 standardizovaných fotkách jídla. ChatGPT a Claude měly průměrnou chybu v odhadu energie kolem 36 %, Gemini 1.5 Pro ještě větší. Všechny tři podhodnocovaly tím víc, čím větší byla porce. CaloriePix používá novější modely Google Gemini, které tato studie netestovala.

Ani ruční zápis není přesný. Ve stejné studii ze Sydney 16 aplikací s ručním zápisem jídla nadhodnotilo den západních jídel v průměru asi o 250 kcal (1 040 kJ) a den asijských jídel podhodnotilo asi o 360 kcal (1 520 kJ). Systematický přehled 59 studií z roku 2019 porovnal příjem jídla, který lidé sami uvedli, s přesnou laboratorní metodou (dvojitě značená voda) a zjistil, že většina studií ukázala výrazné podhodnocování. Chybu má odhad z fotky i ručně psaný záznam. Nejvíc pomáhá zapisovat pravidelně a opravovat části, o kterých víte, že nesedí.

Jak to řeší CaloriePix

Nejtěžší jsou porce a skryté ingredience, a proto je CaloriePix postavený tak, abyste je mohli snadno opravit.

• Seznam položek, který můžete upravit. Sken vrátí každou potravinu zvlášť, s odhadnutým množstvím, kaloriemi, bílkovinami, sacharidy a tuky. Klepnutím na kteroukoli položku změníte množství nebo jednotku, případně opravíte nutriční hodnoty, klidně až na nulu, pokud AI přidala něco, co na talíři není. Jídlo můžete také přejmenovat nebo celé zvětšit či zmenšit.
• Z čeho odhad vycházel. Obrazovka kontroly obsahuje poznámky o předpokladech, ze kterých odhad vychází, takže než ho přijmete, vidíte, s čím počítal.
• Údaje z obalu u balených potravin. Naskenovaný čárový kód vyhledá produkt v databázi Open Food Facts a sken nutriční etikety načte čísla přímo z obalu.
• Slova tam, kde fotka nestačí. Popište jídlo nebo ho řekněte nahlas i s množstvím, třeba „2 lžíce pesta“ nebo „velké ovesné latte“. Potraviny můžete také hledat podle názvu v USDA FoodData Central.

Když necháte analyzovat fotku nebo popis, odešle se do rozhraní Google Gemini API, které vrátí odhad. Samotný deník zůstává ve vašem telefonu. Odhad slouží k běžnému sledování a nejde o lékařskou radu.

Tipy pro přesnější odhad

• 
  Foťte při dobrém světle a s celým talířem v záběruStíny a oříznuté okraje jídlo schovávají.
• 
  Nechte v záběru talíř a vidličku nebo lžíciDají fotce měřítko, a to pomáhá s odhadem porce.
• 
  Jeden talíř na jednu fotkuSpolečné mísy a plný stůl se rozdělují hůř.
• 
  Doplňte, co fotoaparát nevidíOlej na vaření, máslo, dresinky a omáčky zapište jako samostatnou položku, nebo jídlo popište slovy a zmiňte je.
• 
  Velké porce zkontrolujteS rostoucí porcí bývá odhad nižší, takže se na velkou misku těstovin nebo rýže podívejte dvakrát.
• 
  U balených potravin použijte čárový kód nebo etiketuČísla z obalu jsou lepší než jakýkoli odhad.
• 
  Nápoje popišteUveďte velikost, druh mléka a jestli je slazený.
• 
  Občas si jídlo zvažteKdyž si pár běžných potravin jednou zvážíte, naučíte se, jak vypadá 100 g, a úpravy vám půjdou rychleji.

Časté dotazy

Zdroje

1. Li X, Yin A, Choi HY, Chan V, Allman-Farinelli M, Chen J. Evaluating the Quality and Comparative Validity of Manual Food Logging and Artificial Intelligence-Enabled Food Image Recognition in Apps for Nutrition Care. Nutrients. 2024;16(15):2573. doi:10.3390/nu16152573. Tisková zpráva Univerzity v Sydney: AI food tracking apps need improvement to address accuracy, cultural diversity (29. srpna 2024)
2. O'Hara C, Kent G, Flynn AC, Gibney ER, Timon CM. An Evaluation of ChatGPT for Nutrient Content Estimation from Meal Photographs. Nutrients. 2025;17(4):607. doi:10.3390/nu17040607
3. Fridolfsson J, Sjöberg E, Thiwång M, Pettersson S. Performance Evaluation of 3 Large Language Models for Nutritional Content Estimation from Food Images. Current Developments in Nutrition. 2025;9(10):107556. doi:10.1016/j.cdnut.2025.107556
4. Burrows TL, Ho YY, Rollo ME, Collins CE. Validity of Dietary Assessment Methods When Compared to the Method of Doubly Labeled Water: A Systematic Review in Adults. Frontiers in Endocrinology. 2019;10:850. doi:10.3389/fendo.2019.00850
5. Dalakleidi KV, Papadelli M, Kapolos I, Papadimitriou K. Applying Image-Based Food-Recognition Systems on Dietary Assessment: A Systematic Review. Advances in Nutrition. 2022;13(6):2590–2619. doi:10.1093/advances/nmac078
6. Ministerstvo zemědělství USA (USDA). FoodData Central: olivový olej (171413), máslo, nesolené (173430)
7. Časté dotazy Cal AI: www.calai.app/faq (ověřeno 9. října 2026)
8. Zásady ochrany soukromí aplikace CaloriePix: shape-up-me-privacy-policy.vercel.app

Začněte příštím jídlem
Vyfoťte ho, zkontrolujte a sledujte, jak se váš den sčítá.