Aus öffentlichen Paketdaten erstellte Orientierung.
Ein Flutter-Widget, das einen Live-Kamerastream anzeigt und Echtzeit-Maschinen-Lernvision-Funktionen wie Barcode-, Etiketten-, Text- und Gesichtserkennung ermöglicht. Für Android und iOS entwickelt, integriert es sich nahtlos in Flutter-Anwendungen und bietet Bildanalyse direkt auf dem Gerät. Ideal für Dokumentenscanning, Objekterkennung und automatisierte Daten-Eingabe. Das Paket nutzt ML Kit im Hintergrund für präzise und effiziente Verarbeitung.
Anwendungsfälle
Dokumentenscanning
Barcode-Lesung
Textextraktion aus Bildern
Gesichtserkennung
Bildbeschriftung
Hauptmerkmale
Echtzeit-Kamerabild
ML-Verarbeitung auf dem Gerät
Unterstützt mehrere Vision-APIs
Plattformübergreifend (Android & iOS)
Einfache Integration mit Flutter
niedrige Latenzerkennung
Geeignet für
Mobile Apps, die OCR benötigen
Inventarverwaltungstools
Intelligente Dokumentenscanner
Gesichtserkennungssysteme
Einzelhandels- und Logistik-Anwendungen
Hinweise
Kameraberechtigungen erforderlich
Kann die Akkulaufzeit beeinträchtigen
Die Leistung variiert je nach Gerät
Beschränkt auf unterstützte ML-Vision-Typen
Erforderliche Behandlung von asynchronen Operationen
Original-README
Originaler README-Schnappschuss aus dem verknüpften Quell-Repository. Aktuelle Inhalte finden Sie im Repository.
Flutter Camera Ml Vision
A Flutter package for iOS and Android to show a preview of the camera and detect things with Firebase ML Vision.
Installation
First, add flutter_camera_ml_vision as a dependency.
You must also configure Firebase for each platform project: Android and iOS (see the example folder or https://firebase.google.com/codelabs/firebase-get-to-know-flutter#3 for step by step details).
iOS
Add two rows to the ios/Runner/Info.plist:
one with the key Privacy - Camera Usage Description and a usage description.
and one with the key Privacy - Microphone Usage Description and a usage description.
Or in text format add the key:
<key>NSCameraUsageDescription</key>
<string>Can I use the camera please?</string><key>NSMicrophoneUsageDescription</key><string>Can I use the mic please?</string>
If you're using one of the on-device APIs, include the corresponding ML Kit library model in your Podfile. Then run pod update in a terminal within the same directory as your Podfile.
pod 'Firebase/MLVisionBarcodeModel'
pod 'Firebase/MLVisionFaceModel'
pod 'Firebase/MLVisionLabelModel'
pod 'Firebase/MLVisionTextModel'
Android
Change the minimum Android sdk version to 21 (or higher) in your android/app/build.gradle file.
minSdkVersion 21
ps: This is due to the dependency on the camera plugin.
If you're using the on-device LabelDetector, include the latest matching ML Kit: Image Labeling dependency in your app-level build.gradle file.
android {
dependencies {
// ...
api 'com.google.firebase:firebase-ml-vision-image-label-model:19.0.0'
}
}
Optional but recommended: If you use the on-device API, configure your app to automatically download the ML model to the device after your app is installed from the Play Store. To do so, add the following declaration to your app's AndroidManifest.xml file:
<application...>
...
<meta-dataandroid:name="com.google.firebase.ml.vision.DEPENDENCIES"android:value="ocr" /><!-- To use multiple models: android:value="ocr,label,barcode,face" --></application>
CameraMlVision is a widget that shows the preview of the camera. It takes a detector as a parameter here we pass the detectInImage method of the BarcodeDetector object.
The detector parameter can take all the different FirebaseVision Detector. Here is a list :