Flutter机器学习插件tflite_flutter_helper_plus的使用

tflite_flutter_helper_plus 是一个用于在Flutter应用中处理TensorFlow Lite模型的插件。它提供了一系列工具来简化图像和音频数据的预处理、模型推理以及结果解析等操作。本文将详细介绍如何使用这个插件，并提供一个完整的示例demo。

安装与设置

首先，确保你已经安装了 tflite_flutter_plus 插件。你可以通过在 pubspec.yaml 文件中添加以下依赖来安装：

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  tflite_flutter_plus: ^<latest_version>
  image_picker: ^0.8.4+4
  permission_handler: ^10.0.0

然后运行 flutter pub get 来安装这些依赖。

基本图像处理与转换

初始化与图像处理

要使用 tflite_flutter_helper_plus 进行图像处理，你需要创建一个 ImageProcessor 对象，并定义所需的图像操作，例如调整大小和裁剪。以下是一个简单的示例：

import 'package:tflite_flutter_plus/tflite_flutter_plus.dart';
import 'package:image/image.dart' as img;

// 创建一个 ImageProcessor 对象
ImageProcessor imageProcessor = ImageProcessorBuilder()
  .add(ResizeOp(224, 224, ResizeMethod.NEAREST_NEIGHBOUR))
  .build();

// 创建一个 TensorImage 对象
TensorImage tensorImage = TensorImage.fromFile(imageFile);

// 预处理图像
tensorImage = imageProcessor.process(tensorImage);

示例应用：图像分类

以下是一个完整的示例应用程序，展示如何从相册中选择一张图片并进行分类：

import 'dart:io';
import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:image_picker/image_picker.dart';
import 'package:tflite_flutter_plus/tflite_flutter_plus.dart';
import 'package:permission_handler/permission_handler.dart';

void main() => runApp(MyApp());

class MyApp extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      title: 'Image Classification',
      theme: ThemeData(
        primarySwatch: Colors.orange,
      ),
      home: MyHomePage(title: 'Flutter Demo Home Page'),
    );
  }
}

class MyHomePage extends StatefulWidget {
  MyHomePage({Key? key, this.title}) : super(key: key);

  final String? title;

  @override
  _MyHomePageState createState() => _MyHomePageState();
}

class _MyHomePageState extends State<MyHomePage> {
  late Classifier _classifier;
  File? _image;
  final picker = ImagePicker();

  @override
  void initState() {
    super.initState();
    _classifier = ClassifierQuant(); // 假设你有一个自定义的分类器类
  }

  Future getImage() async {
    var status = await Permission.photos.status;
    if (!status.isGranted) {
      status = await Permission.photos.request();
    }
    if (status.isGranted) {
      final pickedFile = await picker.getImage(source: ImageSource.gallery);
      setState(() {
        _image = File(pickedFile!.path);
        _predict();
      });
    }
  }

  void _predict() async {
    if (_image == null) return;
    
    // 处理图像并进行预测
    var pred = _classifier.predict(_image!); // 假设 predict 方法已经实现
    
    setState(() {
      // 更新 UI 显示预测结果
    });
  }

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        title: Text('TfLite Flutter Helper'),
      ),
      body: Column(
        children: <Widget>[
          Center(
            child: _image == null
                ? Text('No image selected.')
                : Image.file(_image!),
          ),
          SizedBox(height: 36),
          Text(
            // 显示预测结果
          ),
        ],
      ),
      floatingActionButton: FloatingActionButton(
        onPressed: getImage,
        tooltip: 'Pick Image',
        child: Icon(Icons.add_a_photo),
      ),
    );
  }
}

加载模型并进行推理

加载 TensorFlow Lite 模型并进行推理的过程如下：

import 'package:tflite_flutter_plus/tflite_flutter_plus.dart';

try {
  // 创建解释器对象
  Interpreter interpreter = await Interpreter.fromAsset("mobilenet_v1_1.0_224_quant.tflite");
  
  // 运行推理
  interpreter.run(tensorImage.buffer, probabilityBuffer.buffer);
} catch (e) {
  print('Error loading model: ' + e.toString());
}

访问结果

访问推理结果可以通过 TensorBuffer 对象来完成。如果模型输出是量化格式，需要将其解量化：

// 解量化结果
TensorProcessor probabilityProcessor = TensorProcessorBuilder().add(DequantizeOp(0, 1 / 255.0)).build();
TensorBuffer dequantizedBuffer = probabilityProcessor.process(probabilityBuffer);

可选：将结果映射到标签

可以将推理结果映射到具体的类别标签：

List<String> labels = await FileUtil.loadLabels("assets/labels.txt");

TensorLabel tensorLabel = TensorLabel.fromList(
  labels, probabilityProcessor.process(probabilityBuffer));

Map<String, double> doubleMap = tensorLabel.getMapWithFloatValue();