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Detalhes do pacotev3.0.1

flutter_camera_ml_vision

Um widget do Flutter que exibe o fluxo da câmera e permite reconhecimento de visão por máquina nele, permitindo detectar códigos de barras, rótulos, texto, rostos, entre outros.

AndroidiOS
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flutter pub add flutter_camera_ml_vision

Visão geral do pacote

Orientação gerada a partir de informações públicas. Apenas para referência.

Um widget Flutter que exibe um fluxo de câmera ao vivo e permite recursos de visão de aprendizado de máquina em tempo real, como detecção de códigos de barras, rótulos, texto e rostos. Criado para Android e iOS, integra-se perfeitamente aos aplicativos Flutter para fornecer análise de imagem local. Ideal para digitalização de documentos, reconhecimento de objetos e entrada automática de dados. O pacote utiliza o ML Kit por trás das cortinas para processamento preciso e eficiente.

Casos de uso

  • Digitalização de documentos
  • Leitura de código de barras
  • Extração de texto de imagens
  • Detecção de rosto
  • Rotulagem de imagem

Principais recursos

  • Feed de câmera em tempo real
  • Processamento de ML no dispositivo
  • Suporta várias APIs de visão
  • Multiplataforma (Android e iOS)
  • Integração simples com o Flutter
  • detecção de baixa latência

Indicado para

  • Aplicativos móveis que precisam de OCR
  • Ferramentas de gerenciamento de estoque
  • Escaneadores de documentos inteligentes
  • Sistemas de reconhecimento facial
  • Aplicações de varejo e logística

Considerações

  • Requer permissões de câmera
  • Pode afetar a vida útil da bateria
  • O desempenho varia conforme o dispositivo
  • Limitado aos tipos de visão de ML compatíveis
  • Necessita de tratamento adequado de operações assíncronas

README original

Snapshot do README original do repositório-fonte vinculado. Consulte o repositório para o conteúdo mais recente.

Flutter Camera Ml Vision

pub package

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.

...
dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  flutter_camera_ml_vision: ^2.2.4
...

Configure Firebase

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'
    }
}

If you receive compilation errors, try an earlier version of ML Kit: Image Labeling.

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-data
    android:name="com.google.firebase.ml.vision.DEPENDENCIES"
    android:value="ocr" />
  <!-- To use multiple models: android:value="ocr,label,barcode,face" -->
</application>

Usage

1. Example with Barcode
CameraMlVision<List<Barcode>>(
  detector: FirebaseVision.instance.barcodeDetector().detectInImage,
  onResult: (List<Barcode> barcodes) {
    if (!mounted || resultSent) {
      return;
    }
    resultSent = true;
    Navigator.of(context).pop<Barcode>(barcodes.first);
  },
)

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 :

FirebaseVision.instance.barcodeDetector().detectInImage
FirebaseVision.instance.cloudLabelDetector().detectInImage
FirebaseVision.instance.faceDetector().processImage
FirebaseVision.instance.labelDetector().detectInImage
FirebaseVision.instance.textRecognizer().processImage

Then when something is detected the onResult callback is called with the data in the parameter of the function.

Exposed functionality from CameraController

We expose some functionality from the CameraController class here a list of these :

  • value
  • prepareForVideoRecording
  • startVideoRecording
  • stopVideoRecording
  • takePicture

Getting Started

See the example directory for a complete sample app.

Features and bugs

Please file feature requests and bugs at the issue tracker.

Technical Support

For any technical support, don't hesitate to contact us. Find more information in our website

For now, all the issues with the label support mean that they come out of the scope of the following project. So you can contact us as a support.

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Lista de dependências 8 itens

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