learning_digital_ink_recognition

Instalar pacote

flutter pub add learning_digital_ink_recognition

Visão geral do pacote

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

Um pacote Flutter que simplifica a integração do reconhecimento de tinta digital do ML Kit em aplicativos, permitindo a interpretação precisa de escrita manuscrita e esboços. Ele fornece uma interface simples para processar entradas manuscritas a partir de telas sensíveis ao toque, sendo ideal para funcionalidades de anotações, desenhos ou captura de assinaturas. O pacote suporta as plataformas Android e iOS, aproveitando os recursos de aprendizado de máquina do Google sem exigir conhecimento profundo dos SDKs nativos.

Casos de uso

Digitalização de anotações manuscritas
Verificação de assinatura
Conversão de esboço para texto
Aplicativos educacionais com entrada por desenho
Aplicações de quadro branco interativo

Principais recursos

Integração fácil com o ML Kit
Suporte multiplataforma (Android e iOS)
Reconhecimento de tinta em tempo real
Configuração mínima necessária
Suporta vários idiomas

Indicado para

Desenvolvedores construindo aplicativos de desenho ou anotações
Criadores de software educacional
Aplicativos que exigem processamento de assinatura ou escrita manuscrita
Equipes usando Flutter para recursos de ML móvel

Considerações

Requer internet para o download inicial do modelo
Limitado a idiomas compatíveis com o ML Kit
O desempenho depende do hardware do dispositivo
Pode ser necessário permissões adicionais para acesso à câmera ou armazenamento

README original

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

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.

Categorias

Aprendizado de Máquina, OCR e Visão Computacional Desenho, Pintura e Assinatura

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