Flutter图像识别插件apple_vision的使用

Apple Vision 是一个 Flutter 插件，使 Flutter 应用能够使用 Apple Vision。

重要提示

在继续或发布新问题之前，请务必阅读以下内容：

• Apple Vision 仅适用于 macOS 和 iOS 应用。
• 该插件未得到 Apple 的赞助或维护。作者是一些希望为 macOS 开发类似 Google ML Kit 的开发者。

特性

下表列出了当前支持的功能及其对应的插件：

要求

MacOS

• 最低部署目标版本：15.0
• Xcode 15 或更新版本
• Swift 5
• ML Kit 仅支持 64 位架构（x86_64 和 arm64）

iOS

• 最低部署目标版本：17.0
• Xcode 15 或更新版本
• Swift 5
• ML Kit 仅支持 64 位架构（x86_64 和 arm64）

入门指南

重要提示

在继续或发布新问题之前，请务必阅读以下内容：

• Apple Vision 仅用于 macOS 应用，未来可能会在 iOS 上可用。
• 该插件未得到 Apple 的赞助或维护。作者是一些希望为 macOS 开发类似 Google ML Kit 的开发者。
• Apple Vision API 仅在本地开发中为 macOS 提供支持。此插件使用 Flutter 平台通道，如 这里 所述。
• 因为该插件使用平台通道，你可能会遇到与原生 API 相关的问题。在提交新问题前，请先确定问题来源。该插件仅适用于 macOS。作者无法访问其原生 API 的源代码，因此你需要向他们报告问题。如果你在使用该插件时遇到问题，请查看我们的 已关闭和开放的问题。如果找不到任何能帮助你的内容，请报告问题并提供足够的细节。耐心等待，社区中的某人最终会帮助你。

示例

首先导入 package:apple_vision/apple_vision.dart：

final GlobalKey cameraKey = GlobalKey(debugLabel: "cameraKey");
AppleVisionFaceController visionController = AppleVisionFaceController();
InsertCamera camera = InsertCamera();
String? deviceId;
bool loading = true;
Size imageSize = const Size(640, 640 * 9 / 16);

List<FaceData>? faceData;
late double deviceWidth;
late double deviceHeight;

[@override](/user/override)
void initState() {
  camera.setupCameras().then((value) {
    setState(() {
      loading = false;
    });
    camera.startLiveFeed((InputImage i) {
      if (i.metadata?.size != null) {
        imageSize = i.metadata!.size;
      }
      if (mounted) {
        Uint8List? image = i.bytes;
        visionController.processImage(image!, i.metadata!.size).then((data) {
          faceData = data;
          setState(() {});
        });
      }
    });
  });
  super.initState();
}

[@override](/user/override)
void dispose() {
  camera.dispose();
  super.dispose();
}

[@override](/user/override)
Widget build(BuildContext context) {
  deviceWidth = MediaQuery.of(context).size.width;
  deviceHeight = MediaQuery.of(context).size.height;
  return Stack(
    children: [
      SizedBox(
        width: imageSize.width,
        height: imageSize.height,
        child: loading ? Container() : CameraSetup(camera: camera, size: imageSize),
      ),
    ] + showPoints()
  );
}

List<Widget> showPoints() {
  if (faceData == null || faceData!.isEmpty) return [];
  List<Widget> widgets = [];
  Map<LandMark, Color> colors = {
    LandMark.faceContour: Colors.amber,
    LandMark.outerLips: Colors.red,
    LandMark.innerLips: Colors.pink,
    LandMark.leftEye: Colors.green,
    LandMark.rightEye: Colors.green,
    LandMark.leftPupil: Colors.purple,
    LandMark.rightPupil: Colors.purple,
    LandMark.leftEyebrow: Colors.lime,
    LandMark.rightEyebrow: Colors.lime,
  };

  for (int k = 0; k < faceData!.length; k++) {
    if (faceData![k].marks.isNotEmpty) {
      for (int i = 0; i < faceData![k].marks.length; i++) {
        List<FacePoint> points = faceData![k].marks[i].location;
        for (int j = 0; j < points.length; j++) {
          widgets.add(
            Positioned(
              left: points[j].x,
              top: points[j].y,
              child: Container(
                width: 10,
                height: 10,
                decoration: BoxDecoration(
                  color: colors[faceData![k].marks[i].landmark],
                  borderRadius: BorderRadius.circular(5)
                ),
              )
            )
          );
        }
      }
    }
  }
  return widgets;
}

Widget loadingWidget() {
  return Container(
    width: deviceWidth,
    height: deviceHeight,
    color: Theme.of(context).canvasColor,
    alignment: Alignment.center,
    child: const CircularProgressIndicator(color: Colors.blue)
  );
}