पैकेज विवरणv0.0.3

learning_face_detection

Flutter में चेहरा डिटेक्शन के लिए ML Kit का उपयोग करने का आसान तरीका।

AndroidiOS

pub.dev API दस्तावेज़ सोर्स कोड

30-दिन डाउनलोड: 21
लाइक: 31
Pub अंक: 130

पैकेज इंस्टॉल करें

flutter pub add learning_face_detection

पैकेज अवलोकन

सार्वजनिक जानकारी से बना चयन मार्गदर्शन। केवल संदर्भ हेतु।

एक फ्लटर पैकेज जो मोबाइल एप्लिकेशन में गूगल के ML किट के चेहरा डिटेक्शन को सरल बनाता है। यह छवियों या वीडियो स्ट्रीम में चेहरे का पता लगाने के लिए एक सीधा-साधा API प्रदान करता है, जिसमें चेहरे के लैंडमार्क और आँखों, मुँह और चेहरे के आकार के विशेषताओं की पहचान शामिल है। ऐसे डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है जो गहन ज्ञान के बिना त्वरित कार्यान्वयन चाहते हैं। यह पैकेज दोनों एंड्रॉइड और आईओएस प्लेटफॉर्म को सपोर्ट करता है, जिससे कम सेटअप के साथ क्रॉस-प्लेटफॉर्म चेहरा डिटेक्शन संभव होता है।

उपयोग

एप्स में रियल-टाइम चेहरा ट्रैकिंग
AR प्रभावों के लिए चेहरे की विशेषता विश्लेषण
चेहरे का पता लगाकर उपयोगकर्ता प्रमाणीकरण
चेहरे के डेटा के साथ छवि प्रसंस्करण
इंटरैक्टिव कैमरा-आधारित एप्लिकेशन्स

मुख्य विशेषताएँ

Flutter के साथ सरल एकीकरण
चेहरे के लैंडमार्क डिटेक्शन का समर्थन करता है
क्रॉस-प्लेटफॉर्म सुविधा (Android और iOS)
न्यूनतम बॉयलरप्लेट कोड
Google के ML Kit पर आधारित

इनके लिए उपयुक्त

ML Kit के नए Flutter विकासकर्ता
मूल चेहरा पहचान की आवश्यकता वाले ऐप्स
कंप्यूटर विजन पर शैक्षिक प्रोजेक्ट्स
फेस-संवेदनशील फीचर्स के प्रोटोटाइपिंग
कैमरा इनपुट के साथ मोबाइल ऐप्स

विचार योग्य बातें

प्रारंभिक मॉडल डाउनलोड के लिए इंटरनेट की आवश्यकता होती है
ML Kit के पूर्वनिर्धारित चेहरा निर्धारण क्षमताओं तक सीमित
पुराने डिवाइस पर प्रदर्शन में भिन्नता हो सकती है
कस्टम फेस मॉडल का समर्थन नहीं करता है
Android पर Google Play सेवाओं पर निर्भर

मूल README

संबंधित सोर्स रिपॉज़िटरी के मूल README का स्नैपशॉट। नवीनतम सामग्री के लिए रिपॉज़िटरी देखें।

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