Flutter人脸检测插件face_detector的使用

发布于 1周前 作者 caililin 来自 Flutter

Flutter人脸检测插件face_detector的使用

在本教程中,我们将展示如何在Flutter应用中使用人脸检测插件。我们将通过一个简单的示例来演示如何使用摄像头捕获图像,并利用人脸检测功能来识别图像中的人脸。

1. 准备工作

首先,确保你已经安装了Flutter和Dart SDK。此外,你需要在你的项目中添加以下依赖项:

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  camera: ^0.9.4+5
  google_ml_kit: ^0.7.0

2. 创建主应用文件

我们将创建一个简单的Flutter应用,该应用允许用户选择不同的视觉任务,例如人脸检测。

示例代码
import 'dart:io';

import 'package:camera/camera.dart';
import 'VisionDetectorViews/detector_views.dart';
import 'package:flutter/material.dart';

// 获取可用的摄像头列表
List<CameraDescription> cameras = [];

// 主函数
Future<void> main() async {
  WidgetsFlutterBinding.ensureInitialized();

  // 初始化摄像头
  cameras = await availableCameras();
  runApp(MyApp());
}

// 主应用类
class MyApp extends StatelessWidget {
  [@override](/user/override)
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      debugShowCheckedModeBanner: false,
      home: Home(),
    );
  }
}

// 主页面
class Home extends StatelessWidget {
  [@override](/user/override)
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        title: Text('Google ML Kit Demo App'),
        centerTitle: true,
        elevation: 0,
      ),
      body: SafeArea(
        child: Center(
          child: SingleChildScrollView(
            child: Padding(
              padding: EdgeInsets.symmetric(horizontal: 16),
              child: Column(
                children: [
                  ExpansionTile(
                    title: const Text("Vision"),
                    children: [
                      CustomCard(
                        'Face Detector',
                        FaceDetectorView(),
                        featureCompleted: true,
                      ),
                    ],
                  ),
                  SizedBox(
                    height: 20,
                  ),
                ],
              ),
            ),
          ),
        ),
      ),
    );
  }
}

// 自定义卡片组件
class CustomCard extends StatelessWidget {
  final String _label;
  final Widget _viewPage;
  final bool featureCompleted;

  const CustomCard(this._label, this._viewPage,
      {this.featureCompleted = false});

  [@override](/user/override)
  Widget build(BuildContext context) {
    return Card(
      elevation: 5,
      margin: EdgeInsets.only(bottom: 10),
      child: ListTile(
        tileColor: Theme.of(context).primaryColor,
        title: Text(
          _label,
          style: TextStyle(color: Colors.white, fontWeight: FontWeight.bold),
        ),
        onTap: () {
          if (Platform.isIOS && !featureCompleted) {
            ScaffoldMessenger.of(context).showSnackBar(SnackBar(
                content: const Text(
                    'This feature has not been implemented for iOS yet')));
          } else
            Navigator.push(
                context, MaterialPageRoute(builder: (context) => _viewPage));
        },
      ),
    );
  }
}

3. 使用人脸检测视图

为了实现人脸检测功能,我们需要创建一个FaceDetectorView类。这个类将负责初始化相机并处理检测到的人脸。

示例代码
// VisionDetectorViews/detector_views.dart
import 'dart:io';

import 'package:camera/camera.dart';
import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:google_ml_kit/google_ml_kit.dart';

class FaceDetectorView extends StatefulWidget {
  [@override](/user/override)
  _FaceDetectorViewState createState() => _FaceDetectorViewState();
}

class _FaceDetectorViewState extends State<FaceDetectorView> {
  CameraController? controller;
  FaceDetector? faceDetector;

  [@override](/user/override)
  void initState() {
    super.initState();
    initializeCamera();
  }

  Future<void> initializeCamera() async {
    final camera = cameras.first;
    controller = CameraController(
      camera,
      ResolutionPreset.high,
    );

    await controller!.initialize().then((_) async {
      if (!mounted) {
        return;
      }
      setState(() {});
    });

    faceDetector = GoogleMlKit.vision.faceDetector(
      FaceDetectorOptions(
        enableClassification: true,
        enableLandmarks: true,
        enableContours: true,
        enableTracking: true,
      ),
    );
  }

  [@override](/user/override)
  Widget build(BuildContext context) {
    if (!controller!.value.isInitialized) {
      return Container();
    }

    return AspectRatio(
      aspectRatio: controller!.value.aspectRatio,
      child: CameraPreview(controller!),
    );
  }

  [@override](/user/override)
  void dispose() {
    controller?.dispose();
    faceDetector?.close();
    super.dispose();
  }
}

更多关于Flutter人脸检测插件face_detector的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html

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更多关于Flutter人脸检测插件face_detector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应用中使用face_detector插件进行人脸检测的示例代码。这个插件允许你在图像中检测人脸,并获取人脸的位置信息。

首先,确保你已经在pubspec.yaml文件中添加了face_detector依赖:

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  face_detector: ^x.y.z  # 请替换为最新版本号

然后运行flutter pub get来安装依赖。

接下来,是一个完整的示例代码,展示如何使用face_detector插件:

import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:image_picker/image_picker.dart';
import 'package:face_detector/face_detector.dart';

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

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

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

class _MyHomePageState extends State<MyHomePage> {
  File? _imageFile;
  List<FaceRectangle>? _faces;

  final ImagePicker _picker = ImagePicker();

  Future<void> _pickImage(ImageSource source) async {
    final XFile? image = await _picker.pickImage(source: source);
    if (image != null) {
      final File imageFile = File(image.path);
      setState(() {
        _imageFile = imageFile;
        _detectFaces(imageFile);
      });
    }
  }

  Future<void> _detectFaces(File imageFile) async {
    try {
      final List<FaceRectangle> faces = await FaceDetector.detectFaces(imageFile);
      setState(() {
        _faces = faces;
      });
    } catch (e) {
      print('Error detecting faces: $e');
    }
  }

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        title: Text('Flutter Face Detector Demo'),
      ),
      body: Center(
        child: Column(
          mainAxisAlignment: MainAxisAlignment.center,
          children: <Widget>[
            _imageFile == null
                ? Text('No image selected.')
                : Stack(
                    children: [
                      Image.file(_imageFile!),
                      if (_faces != null)
                        ..._faces!.map(
                          (face) => Positioned(
                            left: face.left,
                            top: face.top,
                            width: face.width,
                            height: face.height,
                            child: Container(
                              decoration: BoxDecoration(
                                border: Border.all(color: Colors.red, width: 2),
                                shape: BoxShape.rectangle,
                              ),
                            ),
                          ),
                        ).toList(),
                    ],
                  ),
            SizedBox(height: 20),
            ElevatedButton(
              onPressed: () => _pickImage(ImageSource.gallery),
              child: Text('Pick Image from Gallery'),
            ),
            SizedBox(height: 10),
            ElevatedButton(
              onPressed: () => _pickImage(ImageSource.camera),
              child: Text('Take Photo'),
            ),
          ],
        ),
      ),
    );
  }
}

代码解释:

  1. 依赖导入:导入flutter, image_pickerface_detector包。
  2. UI结构
    • 使用MaterialAppScaffold来构建应用的基本结构。
    • Column布局包含两个按钮(从相册选择和拍照)以及一个显示图片和检测到的人脸框的位置。
  3. 图片选择
    • 使用ImagePicker插件来选择或拍摄图片。
  4. 人脸检测
    • 使用FaceDetector.detectFaces方法来检测图片中的人脸,并返回一个包含FaceRectangle对象的列表。
    • FaceRectangle对象包含人脸在图片中的位置信息(左、上、宽、高)。
  5. 显示结果
    • 使用StackPositioned来在检测到的人脸位置绘制红色矩形框。

这个示例展示了如何使用face_detector插件进行基本的人脸检测,并在Flutter应用中显示结果。你可以根据需要进一步扩展和定制此示例。

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