Flutter视觉框架插件frame_vision的使用

Takes repeated snapshots on Frame camera, runs image classification through a Mobilenet tensorflow-lite model on the host device and prints the highest probability classes next to the image and to the Frame display.

Frameshots

[Frameshot1]
[Frameshot2]
[Frameshot3]

Screenshots

[Screenshot1]
[Screenshot2]
[Screenshot3]

Architecture

[Architecture]

使用步骤

1. 添加依赖

在 pubspec.yaml 文件中添加 frame_vision 插件依赖：

dependencies:
  frame_vision: ^1.0.0

运行 flutter pub get 安装依赖。

2. 初始化插件

创建一个简单的 Flutter 应用，并初始化 FrameVision 插件。以下是一个完整的示例代码：

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

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

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

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

class _FrameVisionExampleState extends State<FrameVisionExample> {
  late FrameVision _frameVision;

  [@override](/user/override)
  void initState() {
    super.initState();
    // 初始化 FrameVision
    _frameVision = FrameVision(onClassificationResult: (result) {
      print('Classification Result: $result');
    });
  }

  [@override](/user/override)
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        title: Text('Frame Vision Example'),
      ),
      body: Center(
        child: ElevatedButton(
          onPressed: () {
            // 开始图像分类
            _frameVision.startClassification();
          },
          child: Text('Start Classification'),
        ),
      ),
    );
  }

  [@override](/user/override)
  void dispose() {
    // 释放资源
    _frameVision.dispose();
    super.dispose();
  }
}

更多关于Flutter视觉框架插件frame_vision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视觉框架插件frame_vision的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html


frame_vision 是一个用于 Flutter 的视觉框架插件，它可以帮助开发者在应用中集成计算机视觉功能。这个插件通常用于处理图像和视频流，执行诸如对象检测、人脸识别、图像分割等任务。以下是如何使用 frame_vision 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 frame_vision 插件的依赖：

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  frame_vision: ^latest_version

然后运行 flutter pub get 来获取依赖。

2. 导入插件

在你的 Dart 文件中导入 frame_vision 插件：

import 'package:frame_vision/frame_vision.dart';

3. 初始化插件

在使用 frame_vision 之前，通常需要初始化插件。你可以通过调用 FrameVision.initialize() 来完成初始化：

void main() async {
  WidgetsFlutterBinding.ensureInitialized();
  await FrameVision.initialize();
  runApp(MyApp());
}

4. 使用插件功能

frame_vision 提供了多种功能，以下是一些常见的使用示例：

4.1 图像处理

你可以使用 FrameVision 来处理图像，例如进行图像分割或对象检测：

import 'dart:ui' as ui;

Future<void> processImage(ui.Image image) async {
  // 将图像转换为插件可以处理的格式
  final frame = await FrameVisionImage.fromImage(image);

  // 执行图像分割
  final segmentationResult = await FrameVision.segmentImage(frame);

  // 处理结果
  // segmentationResult 包含了分割后的图像数据
}

4.2 视频流处理

frame_vision 也可以处理视频流。你可以使用 FrameVision 来实时分析视频帧：

import 'package:camera/camera.dart';

void processCameraStream(CameraController controller) {
  controller.startImageStream((CameraImage image) async {
    // 将 CameraImage 转换为插件可以处理的格式
    final frame = await FrameVisionImage.fromCameraImage(image);

    // 执行对象检测
    final detectionResult = await FrameVision.detectObjects(frame);

    // 处理结果
    // detectionResult 包含了检测到的对象信息
  });
}

4.3 人脸识别

frame_vision 还支持人脸识别功能：

Future<void> detectFaces(ui.Image image) async {
  final frame = await FrameVisionImage.fromImage(image);
  final faces = await FrameVision.detectFaces(frame);

  // 处理检测到的人脸
  // faces 包含了人脸的位置和特征信息
}

5. 释放资源

在使用完 frame_vision 后，记得释放资源以避免内存泄漏：

void dispose() {
  FrameVision.dispose();
}

6. 处理权限

某些功能可能需要访问设备的摄像头或存储权限。确保在应用中正确处理这些权限请求：

import 'package:permission_handler/permission_handler.dart';

Future<void> requestPermissions() async {
  await Permission.camera.request();
  await Permission.storage.request();
}

7. 错误处理

在使用 frame_vision 时，可能会遇到各种错误。确保在代码中正确处理这些错误：

try {
  final result = await FrameVision.detectObjects(frame);
} catch (e) {
  print('Error: $e');
}
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