Maschinelles Lernen, Optische Zeichenerkennung (OCR) & Computer Vision
Top-Flutter-Maschine-Learning-, OCR-und Computer-Vision-Pakete Maschine-Learning ist ein Subdomäne der Künstlichen Intelligenz, die es Computersystemen ermöglicht, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, ohne explizit programmiert zu sein. Die beliebteste Anwendung davon in einer Flutter-App ist für NLP (Natural Language Processing) & Computer Vision. NLP ist ein Typ des Maschine-Learnings, der sich mit der Analyse, dem Verständnis und der Generierung von menschlicher Sprache befasst. Zum Beispiel Textzusammenfassung, Übersetzung, etc. Computer Vision oder Vision ist ein weiterer Typ des Maschine-Learnings, der sich mit der Analyse, dem Verständnis und der Interpretation von digitalen Bildern beschäftigt. Zum Beispiel Optische Zeichenerkennung (OCR), Gesichtserkennung, Pose-Erkennung, Objekterkennung, Bild zu Bildunterschrift-Generierung, Kanten-Erkennung, etc. Tensorflow ist eines der meistgenutzten Maschine-Learning-Frameworks und Flutter unterstützt den Import von tflite-Modellen für Edge-Inferenz. Die vollständige Liste von Dart- und Flutter-Paketen für Maschine Learning, Deep Learning, Computer Vision und Tensorflow wird unten aufgeführt.
google_ml_kit
996
Ein Flutter-Plugin, um alle APIs von Googles eigenständiger ML Kit für mobile Plattformen zu verwenden
tflite_flutter
686
Das TensorFlow Lite Flutter-Plugin bietet eine einfache, flexible und schnelle Dart-API zum Integrieren von TFLite-Modellen in Flutter-Apps auf mobilen und Desktop-Plattformen
tflite
551
Ein Flutter-Plugin zum Zugriff auf TensorFlow Lite. Unterstützt sowohl iOS als auch Android.
google_mlkit_text_recognition
240
Ein Flutter-Plugin, um die Texterkennung von Google's ML Kit zu verwenden, um Text in jedem chinesischen, Devanagari, japanischen, koreanischen und lateinischen Zeichensatz zu erkennen
google_mlkit_face_detection
202
Ein Flutter-Plugin, um die Gesichtserkennung von Google's ML Kit zu verwenden, um Gesichter in einem Bild zu erkennen, wesentliche Gesichtsmerkmale zu identifizieren und die Konturen der erkannten Gesichter zu erhalten
face_camera
161
Ein Flutter-Kamera Plugin, das Gesichter in Echtzeit erkennt. Es kann automatisch ein Foto aufnehmen, sobald ein Gesicht erkannt wurde. Dies kann nützlich sein, wenn man während der Identitätsprüfung ein Selfie aufnimmt
google_ml_vision
126
Flutter-Plugin für Googles ML Kit On-Device Vision APIs. Es umfasst Barcode-Scannen, Bildbeschriftung, Texterkennung und Gesichtserkennung
pytorch_mobile
107
Ein Flutter-Plugin zur Inferenz von PyTorch-Modellen. Unterstützt Bildmodelle sowie benutzerdefinierte Modelle.
flutter_camera_ml_vision
105
Ein Flutter-Widget, das den Kamerastream anzeigt und ML-Vision-Erkennung darauf ermöglicht. Es ermöglicht die Erkennung von Barcodes, Labels, Text und Gesichtern.
tesseract_ocr
79
Tesseract 4 fügt einen neuen OCR-Engine auf Basis neuronaler Netze (LSTM) hinzu, der sich auf die Zeilenkennung konzentriert. Er unterstützt Unicode (UTF-8) und kann mehr als 100 Sprachen erkennen.
tflite_audio
67
Audio-Klassifizierungs-Tflite-Paket für Flutter (iOS und Android). Kann Google-Teachable-Machine-Modelle unterstützen.
google_mlkit_object_detection
55
Ein Flutter-Plugin zur Verwendung der Google ML Kit Object Detection und Tracking zum Erkennen und Verfolgen von Objekten in einem Bild oder Live-Kameravideo.
google_mlkit_pose_detection
49
Ein Flutter-Plugin zur Verwendung der ML Kit Pose Detection von Google zur Echtzeiterkennung der Körperhaltung einer Person aus einem kontinuierlichen Video oder einer statischen Bildaufnahme.
flutter_mobile_vision_2
48
Flutter-Implementierung für Google Mobile Vision. Scannen von Barcodes, Erkennen von Text und Erkennen von Gesichtern.
m7_livelyness_detection
45
Einzelnes Funktionspaket zur Erkennung, ob das Gesicht, das in der Kamera sichtbar ist, ein lebendiges Gesicht ist oder nicht.
flutter_face_api_beta
43
Dies ist ein Flutter-Modul zur Gesichtserkennung mit der Kamera eines Telefons.
google_mlkit_image_labeling
41
Ein Flutter-Plugin zur Verwendung von Google's ML Kit Image Labeling zum Erkennen und Extrahieren von Informationen über Entitäten in einem Bild in einer breiten Kategoriegruppe.
flutter_nanonets_ocr
38
Ein Package zur einfachen Verwendung von Nanonets OCR-API-Aufrufen in der Flutter-Anwendung, ohne lange Code zum manuellen Implementieren schreiben zu müssen.
google_mlkit_translation
37
Ein Flutter-Plugin zur Verwendung der ML Kit On-Device Translation von Google zum dynamischen Übersetzen von Text zwischen mehr als 50 Sprachen.
google_vision
34
Ermöglicht das Hinzufügen von Google Visions Bildeinstufung, Gesichts-, Logo- und Landmarkenerkennung, OCR und Erkennung von explizitem Inhalt in Anwendungen.
dart_sentiment
34
Dart Sentiment ist ein Dart-Modul, das die AFINN-165-Wortliste und die Emoji Sentiment-Rangliste verwendet, um Sentimentanalyse für beliebige Textblöcke durchzuführen.
eneural_net
33
Künstliche Intelligenz-Bibliothek zur Erstellung effizienter künstlicher neuronaler Netzwerke. Die Berechnung verwendet SIMD (Single Instruction Multiple Data), um die Leistung zu verbessern.
onnxruntime
32
Flutter-Plugin für OnnxRuntime bietet eine einfache, flexible und schnelle Dart-API zur Integration von Onnx-Modellen in Flutter-Apps auf mobilen und Desktop-Plattformen.
firebase_mlkit_language
28
Firebase ML Kit Language Plugin für Flutter, ermöglicht Spracherkennung und Übersetzung zwischen 59 Sprachen.
flutter_nude_detector
23
Erkennen Sie explizite Inhalte in Bildern einfach mit flutter_nude_detector, einem leistungsfähigen Flutter-Paket, das modernes maschinelles Lernen für eine sicherere Benutzererfahrung nutzt.
sentiment_dart
17
Sentiment Dart ist ein Dart-Modul, das die AFINN-165-Wortliste verwendet, um Sentimentanalyse für beliebige Textblöcke durchzuführen.
firebase_ml_model_downloader
16
Ein Flutter-Plugin, mit dem Sie den Firebase Ml Model Downloader verwenden können.
huawei_ml_body
15
Huawei ML Kit Body Plugin für Flutter. Bietet Funktionen wie Gesichtserkennung, Lebendigkeit und Skelett-Erkennung.
