Flutter图像标注插件image_annotation的使用
Flutter图像标注插件image_annotation的使用
该库为Flutter应用程序提供了添加图像标注功能的简单解决方案。通过此库,用户可以在定义的图片区域中绘制形状、添加文本、高亮特定区域并调整注释大小。
演示
功能
- 在图像上绘制线条、矩形和椭圆。
- 在图像上添加自定义文本注释。
- 高亮图像的特定区域。
- 调整图像区域内的注释大小。
- 清除所有或最后一个注释。
安装
要在您的Flutter项目中添加此库,请在pubspec.yaml
文件中包含它:
dependencies:
image_annotation: ^latest_version
然后在终端中运行以下命令:
flutter pub get
使用
导入包:
import 'package:image_annotation/image_annotation.dart';
然后,您可以在应用中使用ImageAnnotation
小部件。您可以指定注释类型(‘line’、‘rectangle’、‘oval’、‘text’)和图像路径。
ImageAnnotation(
imagePath: "assets/images/example.png",
annotationType: "rectangle",
)
快速示例
import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:image_annotation/image_annotation.dart';
void main() => runApp(MyApp());
class MyApp extends StatelessWidget {
[@override](/user/override)
Widget build(BuildContext context) {
return MaterialApp(
home: Scaffold(
body: ImageAnnotation(
imagePath: 'images/my_image.png',
annotationType: 'line',
),
),
);
}
}
更详细的示例
以下是更详细的示例,展示了如何在应用中实现不同的注释选项。
import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:image_annotation/image_annotation.dart';
void main() {
runApp(const MyApp());
}
class MyApp extends StatefulWidget {
const MyApp({super.key});
[@override](/user/override)
_MyAppState createState() => _MyAppState();
}
enum AnnotationOption { line, rectangle, oval, text }
class _MyAppState extends State<MyApp> {
// 定义一个scaffold key以防止意外更改。
final GlobalKey<ScaffoldState> _scaffoldKey = GlobalKey<ScaffoldState>();
AnnotationOption selectedOption = AnnotationOption.line; // 默认选项。
// 根据选择的选项返回注释类型字符串的帮助函数。
String chooseAnnotationType(AnnotationOption option) {
switch (option) {
case AnnotationOption.line:
return 'line';
case AnnotationOption.rectangle:
return 'rectangle';
case AnnotationOption.oval:
return 'oval';
case AnnotationOption.text:
return 'text';
}
}
// 处理抽屉选项点击事件并更新所选选项的函数。
void _handleDrawerOptionTap(AnnotationOption option) {
setState(() {
selectedOption = option;
});
_scaffoldKey.currentState?.openEndDrawer();
}
[@override](/user/override)
Widget build(BuildContext context) {
return MaterialApp(
title: 'Image Annotation Demo',
home: Scaffold(
key: _scaffoldKey,
appBar: AppBar(
title: const Text('Image Annotation Demo'),
centerTitle: true,
),
endDrawer: Drawer(
child: ListView(
children: <Widget>[
const DrawerHeader(
margin: EdgeInsets.zero,
padding: EdgeInsets.zero,
child: UserAccountsDrawerHeader(
decoration: BoxDecoration(color: Colors.green),
accountName: Text('Image Annotation Types'),
accountEmail: Text('choose one option'),
),
),
ListTile(
title: Text('Line'),
onTap: () => _handleDrawerOptionTap(AnnotationOption.line),
selected: selectedOption == AnnotationOption.line,
),
ListTile(
title: Text('Rectangular'),
onTap: () => _handleDrawerOptionTap(AnnotationOption.rectangle),
selected: selectedOption == AnnotationOption.rectangle,
),
ListTile(
title: Text('Oval'),
onTap: () => _handleDrawerOptionTap(AnnotationOption.oval),
selected: selectedOption == AnnotationOption.oval,
),
ListTile(
title: Text('Text'),
onTap: () => _handleDrawerOptionTap(AnnotationOption.text),
selected: selectedOption == AnnotationOption.text,
),
],
),
),
body: Center(
child: ImageAnnotation(
imagePath: 'assets/images/your_image.jpg',
annotationType: chooseAnnotationType(selectedOption),
),
),
),
);
}
}
更多关于Flutter图像标注插件image_annotation的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html
更多关于Flutter图像标注插件image_annotation的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html
当然,下面是一个关于如何在Flutter中使用image_annotation
插件来进行图像标注的示例代码。请注意,image_annotation
插件通常与机器学习库(如TensorFlow Lite)结合使用,以便在移动设备上执行图像识别任务。然而,image_annotation
插件本身主要用于处理图像数据,并不直接提供标注功能。因此,以下示例将展示如何加载图像并使用TensorFlow Lite模型进行标注(假设你已经有一个训练好的模型)。
首先,确保你的pubspec.yaml
文件中已经添加了必要的依赖项:
dependencies:
flutter:
sdk: flutter
image_picker: ^0.8.4+4 # 用于从设备选择图像
tflite_flutter: ^0.9.0+2 # TensorFlow Lite Flutter 插件
image: ^3.0.2 # 用于处理图像数据
然后,你可以按照以下步骤编写Flutter代码:
- 导入必要的库:
import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:image_picker/image_picker.dart';
import 'package:tflite_flutter/tflite_flutter.dart';
import 'dart:typed_data';
import 'dart:ui' as ui;
import 'package:image/image.dart' as img;
- 定义全局变量:
late Interpreter interpreter;
late Uint8List imageBuffer;
late List<int> output;
final ImagePicker picker = ImagePicker();
- 加载模型:
在你的initState
方法中加载TensorFlow Lite模型:
@override
void initState() {
super.initState();
loadModel();
}
Future<void> loadModel() async {
// 确保你有正确的模型路径
String modelPath = "assets/model.tflite";
interpreter = await Interpreter.fromAsset(modelPath);
}
- 选择并处理图像:
定义一个函数来选择图像,并将其转换为TensorFlow Lite可以接受的格式:
Future<void> pickImage() async {
final pickedFile = await picker.pickImage(source: ImageSource.camera);
if (pickedFile != null) {
final imageFile = File(pickedFile.path);
final Uint8List imageBytes = await imageFile.readAsBytes();
final img.Image imgImage = img.decodeImage(imageBytes)!;
// 将图像调整为模型输入所需的尺寸(例如224x224)
final resizedImage = img.copyResize(imgImage, 224, 224);
final ByteData byteData = ByteData(224 * 224 * 3);
for (int y = 0; y < 224; y++) {
for (int x = 0; x < 224; x++) {
img.Color pixel = resizedImage.getPixel(x, y);
byteData.setUint8(y * 224 * 3 + x * 3, pixel.r);
byteData.setUint8(y * 224 * 3 + x * 3 + 1, pixel.g);
byteData.setUint8(y * 224 * 3 + x * 3 + 2, pixel.b);
}
}
imageBuffer = byteData.buffer.asUint8List();
runModel();
}
}
- 运行模型并获取标注结果:
Future<void> runModel() async {
// 创建输入张量
final inputTensor = TensorBuffer.createFixedSize(Uint8List, [1, 224, 224, 3]);
inputTensor.loadFromBuffer(imageBuffer);
// 运行模型
List<TensorBuffer> outputBuffers = await interpreter.run(inputTensor.buffer, outputShapes: [intListToList(interpreter.getOutputTensor(0).shape)]);
// 获取输出
TensorBuffer outputBuffer = outputBuffers[0];
Float32List outputData = outputBuffer.getFloat32List();
output = outputData.map((e) => e.toInt()).toList();
// 根据输出数据解析标注结果(具体逻辑取决于你的模型)
// 例如,找到最大值的索引作为预测结果
int bestLabel = output.indexOf(output.reduce((a, b) => Math.max(a, b)));
print("Predicted Label: $bestLabel");
// 更新UI(如果需要)
// setState(() { /* 更新状态 */ });
}
List<int> intListToList(List<Int32> int32List) {
List<int> result = [];
for (int value in int32List) {
result.add(value);
}
return result;
}
- 在UI中添加按钮以触发图像选择和标注:
@override
Widget build(BuildContext context) {
return MaterialApp(
home: Scaffold(
appBar: AppBar(
title: Text('Image Annotation'),
),
body: Center(
child: ElevatedButton(
onPressed: pickImage,
child: Text('Pick Image'),
),
),
),
);
}
请注意,上述代码示例中的模型路径、输入尺寸、输出解析等细节可能需要根据你实际的TensorFlow Lite模型和标注需求进行调整。此外,image_annotation
插件通常用于更高层次的图像处理和标注任务,但直接用于Flutter应用程序中的标注功能可能较少见,更多的是与机器学习库结合使用来处理图像数据。如果你需要更高级的图像标注功能,可能需要考虑使用更专业的图像标注工具或库,并在Flutter应用中通过API调用这些工具。