Flutter人脸检测插件google_ml_face_detection的使用

Flutter人脸检测插件google_ml_face_detection的使用

这是来自Google ML Kit的一个独立的人脸检测插件。提取这个插件的原因是为了减少所需的大小并移除不必要的导入。

感谢原始作者为开发完整的包所做出的努力。

示例代码

import 'package:flutter/material.dart';
import 'dart:async';

import 'package:flutter/services.dart';
import 'package:google_ml_face_detection/google_ml_face_detection.dart';

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

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

class _MyAppState extends State<MyApp> {
  String _platformVersion = 'Unknown';

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

  // 平台消息是异步的，所以我们初始化在一个异步方法中。
  Future<void> initPlatformState() async {
    String platformVersion = '';
    // 平台消息可能会失败，所以我们使用try/catch来处理PlatformException。
    // 我们也处理了消息可能返回null的情况。
    // try {
    //   platformVersion =
    //       await GoogleMlFaceDetection.platformVersion ?? '未知平台版本';
    // } on PlatformException {
    //   platformVersion = '获取平台版本失败。';
    // }

    // 如果小部件在异步平台消息飞行时从树中移除，我们想要丢弃回复而不是调用setState来更新我们的非存在的外观。
    // if (!mounted) return;

    // setState(() {
    //   _platformVersion = platformVersion;
    // });
  }

  [@override](/user/override)
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      home: Scaffold(
        appBar: AppBar(
          title: const Text('插件示例应用'),
        ),
        body: Center(
          child: Text('运行在: $_platformVersion\n'),
        ),
      ),
    );
  }
}

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

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更多关于Flutter人脸检测插件google_ml_face_detection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，以下是如何在Flutter项目中使用google_ml_face_detection插件进行人脸检测的示例代码。这个插件利用了Google的机器学习库来检测图像中的人脸。

首先，确保你的Flutter项目已经创建，并且在pubspec.yaml文件中添加了google_ml_face_detection依赖：

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  google_ml_face_detection: ^0.4.0  # 请检查最新版本号

然后运行flutter pub get来安装依赖。

接下来，在你的Dart代码中，你可以按照以下步骤进行人脸检测：

  1. 导入必要的包。
  2. 请求并获取图像数据。
  3. 使用GoogleMlFaceDetection进行人脸检测。
  4. 处理检测结果。

以下是一个完整的示例代码：

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

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

class MyApp extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      home: FaceDetectionScreen(),
    );
  }
}

class FaceDetectionScreen extends StatefulWidget {
  @override
  _FaceDetectionScreenState createState() => _FaceDetectionScreenState();
}

class _FaceDetectionScreenState extends State<FaceDetectionScreen> {
  File? _image;
  List<FaceDetectionResult>? _faceResults;

  final ImagePicker _picker = ImagePicker();

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

  Future<void> _detectFaces(File image) async {
    try {
      final List<FaceDetectionResult> results = await GoogleMlFaceDetection.detectFaces(image);
      setState(() {
        _faceResults = results;
      });
    } catch (e) {
      print('Error detecting faces: $e');
    }
  }

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        title: Text('Face Detection'),
      ),
      body: Center(
        child: Column(
          mainAxisAlignment: MainAxisAlignment.center,
          children: <Widget>[
            _image != null
                ? Image.file(_image!)
                : Text('No image selected.'),
            if (_faceResults != null)
              _FaceResultsList(_faceResults!),
          ],
        ),
      ),
      floatingActionButton: FloatingActionButton(
        onPressed: () => _pickImage(ImageSource.gallery),
        tooltip: 'Pick Image from Gallery',
        child: Icon(Icons.photo_library),
      ),
    );
  }
}

class _FaceResultsList extends StatelessWidget {
  final List<FaceDetectionResult> faceResults;

  _FaceResultsList(this.faceResults);

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Padding(
      padding: const EdgeInsets.all(8.0),
      child: Column(
        crossAxisAlignment: CrossAxisAlignment.start,
        children: faceResults.map<Widget>((result) {
          return Padding(
            padding: const EdgeInsets.symmetric(vertical: 4.0),
            child: Text('Face detected at: ${result.boundingBox}'),
          );
        }).toList(),
      ),
    );
  }
}

在这个示例中，我们做了以下几件事：

  1. 使用image_picker插件来选择图像。
  2. 使用GoogleMlFaceDetection.detectFaces方法对选择的图像进行人脸检测。
  3. 将检测到的人脸信息（如边界框）显示在屏幕上。

注意：

  • 你可能需要在AndroidManifest.xml和Info.plist中添加一些权限，比如访问相机和存储的权限。
  • 确保你的设备或模拟器支持Google ML Kit。

这个示例提供了一个基础框架，你可以根据需要进一步扩展，比如处理更多类型的人脸特征，或者在检测到人脸时触发其他动作。

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