Live Object Detection App With Flutter and TensorFlow Lite
Let’s learn how to build a flutter app that detects objects on a live camera.
medium.flutterdevs.com
- ain.dart: 앱의 메인 파일입니다. MyApp 위젯을 생성하고, runApp 함수를 통해 앱을 실행합니다.
- MyApp: StatelessWidget으로, 앱의 홈 화면을 구성하는 HomePage 위젯을 반환합니다.
- HomePage: StatefulWidget으로, 카메라 제어와 객체 탐지 기능을 구현합니다.
- _HomePageState: HomePage의 상태를 관리하는 클래스입니다. 카메라 초기화, 모델 로드, 객체 탐지, 화면 표시 등의 기능을 구현합니다.
- initCamera: 카메라를 초기화하고, 이미지 스트림을 시작합니다.
- runModel: 이미지 스트림에서 받은 이미지를 TFLite 모델을 이용하여 객체를 탐지하고, 탐지된 객체에 대한 정보를 저장합니다.
- loadModel: TFLite 모델을 로드합니다.
- displayBoxesAroundRecognizedObjects: 탐지된 객체에 대한 정보를 바탕으로 화면에 박스를 표시합니다.
- build: 홈 화면을 구성합니다. 카메라 프리뷰와 탐지된 객체에 대한 박스를 화면에 표시합니다.
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