当然，以下是如何在Flutter应用中使用huawei_ml_body插件进行人体识别的示例代码。这个插件是华为机器学习服务（ML Kit）的一部分，专门用于人体检测和关键点识别。

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

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

然后，执行flutter pub get来安装依赖。

接下来，你需要进行华为服务的配置。在android/app/src/main/AndroidManifest.xml中添加必要的权限和服务连接：

<manifest xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    package="com.example.yourapp">

    <uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" />
    <uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" />
    <uses-permission android:name="android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE" />
    <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" />

    <application
        ... >
        
        <!-- 添加ML Kit服务 -->
        <meta-data
            android:name="com.huawei.hms.client.apikey"
            android:value="你的API_KEY"/>

        <!-- 其他配置 -->
    </application>
</manifest>

确保你已经替换了你的API_KEY为你的实际API Key。

接下来，在你的Flutter代码中，你可以按照以下步骤进行人体识别：

1. 请求相机权限。
2. 使用huawei_ml_body插件进行人体检测。

下面是一个完整的示例代码：

import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:huawei_ml_body/huawei_ml_body.dart';
import 'package:permission_handler/permission_handler.dart';

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

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

class BodyDetectionPage extends StatefulWidget {
  @override
  _BodyDetectionPageState createState() => _BodyDetectionPageState();
}

class _BodyDetectionPageState extends State<BodyDetectionPage> {
  late CameraController _cameraController;
  late BodyAnalyzer _bodyAnalyzer;

  @override
  void initState() {
    super.initState();
    _initCamera();
    _initBodyAnalyzer();
  }

  Future<void> _initCamera() async {
    // 初始化相机控制器（这里省略具体实现，根据需求配置相机）
    // _cameraController = ...
  }

  Future<void> _initBodyAnalyzer() async {
    _bodyAnalyzer = BodyAnalyzer();
  }

  Future<void> _requestPermissions() async {
    var status = await Permission.camera.status;
    if (!status.isGranted) {
      var result = await Permission.camera.request();
      if (!result.isGranted) {
        throw Exception('Camera permission is required.');
      }
    }
  }

  Future<void> _startBodyDetection() async {
    try {
      await _requestPermissions();
      // 假设你已经从_cameraController获取了图像帧
      // Image frame = ...
      var bodyResult = await _bodyAnalyzer.processFrame(frame);
      // 处理检测结果
      setState(() {
        // 更新UI显示检测结果
      });
    } catch (e) {
      print('Error during body detection: $e');
    }
  }

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        title: Text('Body Detection'),
      ),
      body: Center(
        child: ElevatedButton(
          onPressed: () async {
            await _startBodyDetection();
          },
          child: Text('Start Detection'),
        ),
      ),
    );
  }

  @override
  void dispose() {
    _cameraController.dispose();
    _bodyAnalyzer.close();
    super.dispose();
  }
}

注意：

1. 上述代码省略了相机初始化的具体实现，因为这部分取决于你选择的相机插件（如camera插件）。
2. processFrame方法需要你提供从相机获取的图像帧（frame），这里假设你已经有了获取图像帧的代码。
3. 检测结果的处理部分（setState中的代码）需要你根据实际需求来更新UI，显示人体关键点等信息。

确保你已经按照华为ML Kit的文档完成了必要的配置和API Key的申请。这个示例代码只是一个起点，具体实现可能需要根据你的应用需求进行调整。