Flutter视觉检测AI插件visual_detector_ai的使用

当然，以下是一个关于如何在Flutter项目中使用visual_detector_ai插件进行视觉检测的基本示例代码。这个插件假设你已经有一个训练好的AI模型，并且该模型可以用于进行视觉检测任务（如对象检测、人脸检测等）。

首先，你需要在你的pubspec.yaml文件中添加visual_detector_ai依赖：

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  visual_detector_ai: ^最新版本号  # 请替换为实际发布的最新版本号

然后运行flutter pub get来安装依赖。

接下来，假设你已经有一个AI模型并且知道如何使用它进行视觉检测，下面是一个基本的Flutter应用示例，展示如何使用visual_detector_ai插件：

import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:visual_detector_ai/visual_detector_ai.dart';
import 'dart:typed_data';
import 'dart:ui' as ui;

void main() {
  runApp(MyApp());
}

class MyApp extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      title: 'Visual Detector AI Demo',
      theme: ThemeData(
        primarySwatch: Colors.blue,
      ),
      home: MyHomePage(),
    );
  }
}

class MyHomePage extends StatefulWidget {
  @override
  _MyHomePageState createState() => _MyHomePageState();
}

class _MyHomePageState extends State<MyHomePage> {
  final VisualDetectorAi _visualDetectorAi = VisualDetectorAi();
  Uint8List? _imageBytes;
  List<DetectionResult>? _detectionResults;

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        title: Text('Visual Detector AI Demo'),
      ),
      body: Column(
        children: [
          _imageBytes == null
              ? Center(child: Text('No image loaded'))
              : Image.memory(_imageBytes!),
          if (_detectionResults != null)
            Expanded(
              child: ListView.builder(
                itemCount: _detectionResults!.length,
                itemBuilder: (context, index) {
                  final result = _detectionResults![index];
                  return Card(
                    child: ListTile(
                      title: Text('Object: ${result.label}'),
                      subtitle: Text('Confidence: ${result.confidence.toStringAsFixed(2)}'),
                    ),
                  );
                },
              ),
            ),
          ElevatedButton(
            onPressed: _pickImage,
            child: Text('Pick Image'),
          ),
          ElevatedButton(
            onPressed: _detectObjects,
            child: Text('Detect Objects'),
            enabled: _imageBytes != null,
          ),
        ],
      ),
    );
  }

  Future<void> _pickImage() async {
    final pickedFile = await ImagePicker().pickImage(source: ImageSource.camera);
    if (pickedFile != null) {
      final fileBytes = await pickedFile.readAsBytes();
      setState(() {
        _imageBytes = fileBytes;
      });
    }
  }

  Future<void> _detectObjects() async {
    if (_imageBytes == null) return;

    final Bitmap bitmap = await Bitmap.decodeImage(_imageBytes!);
    final ui.Image uiImage = bitmap.toImage();

    try {
      final results = await _visualDetectorAi.detectObjects(image: uiImage);
      setState(() {
        _detectionResults = results;
      });
    } catch (e) {
      print('Error during object detection: $e');
    }
  }
}

class DetectionResult {
  final String label;
  final double confidence;

  DetectionResult(this.label, this.confidence);
}

注意：

1. VisualDetectorAi类的detectObjects方法是一个假设的方法，你需要根据你实际使用的AI插件的API进行调整。这个示例假设它接受一个ui.Image对象并返回一个包含检测结果的列表。
2. ImagePicker插件用于从相机或图库中选择图像。你需要在pubspec.yaml中添加image_picker依赖并运行flutter pub get来安装它。
3. Bitmap和ui.Image的转换是基于Flutter的dart:ui库。
4. 你可能需要根据你的AI模型的输出格式调整DetectionResult类和其他相关代码。

请确保你阅读并理解visual_detector_ai插件的文档，以便正确配置和使用它。这个示例代码只是一个基本的框架，你需要根据具体的插件API和AI模型进行调整。