My goal is to introduce you to the different functionalities offered by MLKit one blogpost at a time. I want to give you a quick overview on the functionality of the API and also provide a little sample app to show you how you can use it in a real-world example. This post contains the most important code snippets that were used and the full app can be found on GitHub.
4. Qu’est ce que Flutter ?
•Flutter est un Framework de développement
d’applications mobiles
•Ce Framework est proposé en Open Source par
Google
•Il propose un moyen unifié de développer des
applications Android et iOS à partir d’un code
commun
•Il permet également de simplifier la gestion
des compatibilités entre versions d’OS différentes.
5. C’est quoi Firebase ?
Firebase est essentiellement une
plate-forme de développement
d'applications mobiles et Web
utilisée pour aider à créer des
applications de haute qualité
7. Mais C’est quoi le ML Kit ?
ML Kit est une collection de
puissantes API d'apprentissage
automatique mises à la
disposition du public par Google
à IO 18 sous la marque
Firebase. .
9. Reconnaissance optique de caractères
C’est une api qui permet de
détecter du texte dans les
images et l'extraire
10. Détection des visages
C’est une api qui permet de
détecter les visages et les
repères faciaux à l'aide de la
fonctionnalité Contours de
visage
11. Détection d'objets et suivi
C’est une api qui permet de
détecter, suivre et classer des
objets dans des images
statiques ou en direct de
l'appareil photo
12. Ajout de libellés à des images
C’est une api qui permet
d’identifier des objets, des lieux,
des activités, des espèces
animales, des produits et plus
encore
13. Auto ML Vision Edge
C’est une api qui vous permet
d’entraîner et publiez vos
propres modèles de
classification d'images.
20. Plan de travail
● Obtenir une image et la convertir en un format pouvant être compris
par notre ML Kit
● Envoyez l'image au détecteur et lui demander de scanner l'image
pour rechercher des visages possibles.
● Récupérer les visages trouvés et les transmettre au CustomPainter.
● Autorisez le CustomPainter à obtenir les coordonnées des faces,
puis les utiliser pour dessiner des effets.
22. Etape 1: Projet Firebase et dépendances
Créer un projet flutter
Créer un projet Firebase et ajouter une application au projet (voir la documentation )
Ajouter les dépendances image_picker et firebase_ml_vision
Ajouter également la dépendance du modèle de visage dans le fichier build.gradle niveau
application: implementation ‘com.google.firebase:firebase-ml-vision-face-model:19.0.0’
23. Etape 2: Récupération de l’image
final imageFile = await
ImagePicker.pickImage(source:ImageSource.gallery);
seState((){
isLoading = true;
});
24. Etape 3: Traitement de l’image
final data = await file.readAsBytes();
await decodeImageFromList(data).then( (value) =>
setState(() {
_image = value;
isLoading = false;
}), );
25. Etape 4: Détection des visages
final faceDetector = FirebaseVision.instance.faceDetector();
List<Face> faces = await faceDetector.processImage(image);