Flutter文本识别插件google_ml_text_recognizer的使用

google_ml_text_recognizer 是 Flutter 中用于文本识别的插件，它基于 Google 的 ML Kit 技术。通过这个插件，你可以轻松地在 Flutter 应用中实现文本识别功能。以下是使用 google_ml_text_recognizer 插件的基本步骤：

1. 添加依赖

首先，你需要在 pubspec.yaml 文件中添加 google_ml_kit 插件的依赖：

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  google_ml_kit: ^0.9.0+1

然后运行 flutter pub get 来安装依赖。

2. 导入插件

在你的 Dart 文件中导入 google_ml_kit 插件：

import 'package:google_ml_kit/google_ml_kit.dart';

3. 初始化文本识别器

你可以使用 TextRecognizer 类来初始化文本识别器：

final textRecognizer = GoogleMlKit.vision.textRecognizer();

4. 处理图像

为了识别文本，你需要提供一个图像。你可以使用 InputImage 类来处理图像。InputImage 可以从文件、相机或字节数据中创建。

例如，从文件中读取图像：

import 'package:image_picker/image_picker.dart';

final picker = ImagePicker();
final pickedFile = await picker.getImage(source: ImageSource.gallery);

if (pickedFile != null) {
  final inputImage = InputImage.fromFilePath(pickedFile.path);
  final RecognizedText recognizedText = await textRecognizer.processImage(inputImage);

  // 处理识别到的文本
  String text = recognizedText.text;
  print(text);
}

5. 处理识别结果

processImage 方法返回一个 RecognizedText 对象，它包含识别到的文本及其相关信息。你可以通过 text 属性获取识别的文本：

String text = recognizedText.text;
print(text);

RecognizedText 还包含文本块、行和单词的信息，你可以根据需要进一步处理这些信息：

for (TextBlock block in recognizedText.blocks) {
  final String blockText = block.text;
  final List<Offset> blockCornerPoints = block.cornerPoints;
  final Rect blockRect = block.rect;

  for (TextLine line in block.lines) {
    final String lineText = line.text;
    final List<Offset> lineCornerPoints = line.cornerPoints;
    final Rect lineRect = line.rect;

    for (TextElement element in line.elements) {
      final String elementText = element.text;
      final List<Offset> elementCornerPoints = element.cornerPoints;
      final Rect elementRect = element.rect;
    }
  }
}

6. 释放资源

在使用完文本识别器后，记得释放资源：

textRecognizer.close();

7. 处理权限（如果需要）

如果你使用相机来获取图像，你可能需要处理相机权限。你可以使用 permission_handler 插件来请求权限：

dependencies:
  permission_handler: ^10.0.0

然后请求权限：

import 'package:permission_handler/permission_handler.dart';

final status = await Permission.camera.request();
if (status.isGranted) {
  // 相机权限已授予
} else {
  // 相机权限被拒绝
}

完整示例

以下是一个完整的示例，展示了如何使用 google_ml_kit 插件进行文本识别：

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

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

class MyApp extends StatelessWidget {
  [@override](/user/override)
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      home: TextRecognitionScreen(),
    );
  }
}

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

class _TextRecognitionScreenState extends State<TextRecognitionScreen> {
  String _recognizedText = '';

  Future<void> _recognizeText() async {
    final picker = ImagePicker();
    final pickedFile = await picker.getImage(source: ImageSource.gallery);

    if (pickedFile != null) {
      final inputImage = InputImage.fromFilePath(pickedFile.path);
      final textRecognizer = GoogleMlKit.vision.textRecognizer();
      final RecognizedText recognizedText = await textRecognizer.processImage(inputImage);

      setState(() {
        _recognizedText = recognizedText.text;
      });

      textRecognizer.close();
    }
  }

  [@override](/user/override)
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        title: Text('Text Recognition'),
      ),
      body: Center(
        child: Column(
          mainAxisAlignment: MainAxisAlignment.center,
          children: [
            ElevatedButton(
              onPressed: _recognizeText,
              child: Text('Pick Image and Recognize Text'),
            ),
            SizedBox(height: 20),
            Text(_recognizedText),
          ],
        ),
      ),
    );
  }
}