learning_digital_ink_recognition

Paket installieren

flutter pub add learning_digital_ink_recognition

Paketübersicht

Aus öffentlichen Paketdaten erstellte Orientierung.

Ein Flutter-Paket, das die Integration der digitalen Tintenerkennung von ML Kit in Apps vereinfacht und eine genaue Interpretation von Handschrift und Skizzen ermöglicht. Es bietet eine einfache Schnittstelle zum Verarbeiten von handschriftlichen Eingaben über Touchscreens und ist ideal für Notizen, Zeichnungen oder die Erfassung von Unterschriften. Das Paket unterstützt sowohl Android als auch iOS und nutzt die maschinellen Lernfähigkeiten von Google, ohne tiefgehendes Wissen über native SDKs zu erfordern.

Anwendungsfälle

Digitalisierung handschriftlicher Notizen
Signaturüberprüfung
Skizze-zu-Text-Konvertierung
Lern-Apps mit Zeicheneingabe
Interaktive Whiteboard-Anwendungen

Hauptmerkmale

Einfache Integration mit ML Kit
Plattformübergreifende Unterstützung (Android & iOS)
Echtzeit-Tintenerkennung
Minimale Einrichtung erforderlich
Unterstützt mehrere Sprachen

Geeignet für

Entwickler, die Zeichen- oder Notiz-Apps erstellen
Entwickler von Bildungssoftware
Apps, die Signatur- oder Handschrifterfassung erfordern
Teams, die Flutter für mobile ML-Funktionen verwenden

Hinweise

Benötigt Internet für den initialen Modell-Download
Beschränkt auf unterstützte Sprachen in ML Kit
Die Leistung hängt von der Gerätehardware ab
Für den Zugriff auf Kamera oder Speicher könnten zusätzliche Berechtigungen erforderlich sein

Original-README

Originaler README-Schnappschuss aus dem verknüpften Quell-Repository. Aktuelle Inhalte finden Sie im Repository.

Learning

The easy way to use Machine Learning Kit in Flutter.

Getting Started

Add dependency to your flutter project:

$ pub add learning

Optimization

For best performance (and to minimize application size), it's better to add dependency directly from each of sub-package you want to use in your application.

Usage

Learning consists of 13 different sub-packages that we can add separately based on our application needs. Please reference to each link below to learn more about the usage of each learning package.

Vision	Version	Links	Example
`learning_text_recognition`	^0.0.4	Pub.dev Github	Example text_recognition.apk
`learning_face_detection`	^0.0.3	Pub.dev Github	Example face_detection.apk
`learning_pose_detection`	^0.0.2	Pub.dev Github	Example pose_detection.apk
`learning_selfie_segmentation`	^0.0.3	Pub.dev Github	Example selfie_segmentation.apk
`learning_image_labeling`	^0.0.2	Pub.dev Github	Example image_labeling.apk
`learning_barcode_scanning`	^0.0.3	Pub.dev Github	Example barcode_scanning.apk
`learning_object_detection`	^0.0.2	Pub.dev Github	Example object_detection.apk
`learning_digital_ink_recognition`	^0.0.2	Pub.dev Github	Example digital_ink_recognition.apk

NLP	Version	Links	Example
`learning_language`	^0.0.4	Pub.dev Github	Example language.apk
`learning_translate`	^0.0.4	Pub.dev Github	Example translate.apk
`learning_entity_extraction`	^0.0.3	Pub.dev Github	Example entity_extraction.apk
`learning_smart_reply`	^0.0.3	Pub.dev Github	Example

Helper	Version	Links
`learning_input_image`	^0.0.6+2	Pub.dev Github

Example Project

You can learn more from example project here.

Kategorien

Maschinelles Lernen, OCR und Computer Vision Zeichnen, Malen und Unterschrift

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