learning_face_detection

Instalar pacote

flutter pub add learning_face_detection

Visão geral do pacote

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

Um pacote Flutter que simplifica a integração do ML Kit do Google para detecção de rostos em aplicativos móveis. Ele fornece uma API simples para detectar rostos em imagens ou fluxos de vídeo, incluindo pontos faciais e reconhecimento de características como olhos, boca e contornos faciais. Projetado para desenvolvedores que buscam implementação rápida sem conhecimento profundo das SDKs nativas do ML Kit. O pacote suporta tanto Android quanto iOS, permitindo detecção de rostos multiplataforma com configuração mínima.

Casos de uso

Rastreamento facial em tempo real em aplicativos
Análise de características faciais para efeitos AR
Autenticação de usuário por detecção facial
Processamento de imagem com dados faciais
Aplicações interativas baseadas em câmera

Principais recursos

Integração simples com o Flutter
Suporta detecção de marcos faciais
Compatibilidade multiplataforma (Android e iOS)
Código mínimo de boilerplate
Construído com base no ML Kit do Google

Indicado para

Desenvolvedores Flutter novos no ML Kit
Aplicativos que exigem detecção básica de rosto
Projetos educacionais sobre visão computacional
Prototipagem de recursos com reconhecimento facial
Aplicativos móveis com entrada de câmera

Considerações

Requer internet para o download inicial do modelo
Limitado às funcionalidades predefinidas de detecção facial do ML Kit
O desempenho pode variar em dispositivos mais antigos
Não suporta modelos de rosto personalizados
Dependente dos Serviços do Google Play no Android

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

Dependências

Lista de dependências 1 itens

learning_input_image^0.0.6+2

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