Flutter распознавание и получение чертежа с фото (Камеры)?

Flutter - это фреймворк разработки мобильных приложений, который был разработан компанией Google. С помощью Flutter можно создавать кросс-платформенные приложения на Android и iOS с использованием одного кодовой базы.

Чтобы реализовать распознавание и получение чертежа с фотографии, нам понадобится использовать несколько пакетов Flutter.

Один из ключевых пакетов, который поможет нам работать с камерой, называется 'camera'. Данный пакет предоставляет API для доступа к камере устройства и возможности извлечения изображений из камеры.

Установка пакета 'camera' осуществляется с помощью зависимостей в файле pubspec.yaml вашего проекта:

dependencies:
flutter:
sdk: flutter
camera: ^0.7.0

После установки пакета 'camera', мы можем использовать его API для доступа к камере устройства и получения изображений. Вот пример кода, демонстрирующий этот процесс:

import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:camera/camera.dart';

Future<void> main() async {
WidgetsFlutterBinding.ensureInitialized();

// Получение доступных камер устройства
final cameras = await availableCameras();

// Выбор камеры из доступных
final firstCamera = cameras.first;

runApp(
MaterialApp(
theme: ThemeData.dark(),
home: TakePictureScreen(
camera: firstCamera,
),
),
);
}

class TakePictureScreen extends StatefulWidget {
final CameraDescription camera;

const TakePictureScreen({
Key key,
@required this.camera,
}) : super(key: key);

@override
_TakePictureScreenState createState() => _TakePictureScreenState();
}

class _TakePictureScreenState extends State<TakePictureScreen> {
CameraController _controller;
Future<void> _initializeControllerFuture;

@override
void initState() {
super.initState();

// Создание контроллера для выбранной камеры
_controller = CameraController(
widget.camera,
ResolutionPreset.medium,
);

// Инициализация контроллера
_initializeControllerFuture = _controller.initialize();
}

@override
void dispose() {
// Закрытие контроллера камеры при выходе из приложения
_controller.dispose();
super.dispose();
}

@override
Widget build(BuildContext context) {
return Scaffold(
appBar: AppBar(title: Text('Take a Picture')),
body: FutureBuilder<void>(
future: _initializeControllerFuture,
builder: (context, snapshot) {
if (snapshot.connectionState == ConnectionState.done) {
// Если контроллер инициализирован, отображаем визуализацию камеры
return CameraPreview(_controller);
} else {
// В противном случае, показываем индикатор загрузки
return Center(child: CircularProgressIndicator());
}
},
),
floatingActionButton: FloatingActionButton(
child: Icon(Icons.camera),
onPressed: () async {
try {
// Ожидание инициализации контроллера
await _initializeControllerFuture;

// Получение изображения с камеры
final imageFile = await _controller.takePicture();

// Обрабатываем полученное изображение
// Логика обработки изображения с чертежом не входит в рамки этого ответа

// Показываем полученное изображение
Navigator.push(
context,
MaterialPageRoute(
builder: (context) => DisplayPictureScreen(imagePath: imageFile.path),
),
);
} catch (e) {
print(e);
}
},
),
);
}
}

class DisplayPictureScreen extends StatelessWidget {
final String imagePath;

const DisplayPictureScreen({Key key, this.imagePath}) : super(key: key);

@override
Widget build(BuildContext context) {
return Scaffold(
appBar: AppBar(title: Text('Display the Picture')),
body: Image.file(File(imagePath)),
);
}
}

В примере выше мы используем пакет 'camera' для доступа к камере устройства. Когда пользователь нажимает на кнопку с изображением камеры, мы сохраняем полученное изображение в файл и отображаем его на экране при помощи виджета Image.

Обратите внимание, что в примере кода представлен только базовый функционал доступа к камере и сохранения изображения. Чтобы обработать полученное изображение и распознать чертеж, потребуется использование специализированных алгоритмов и библиотек. Это может включать в себя обнаружение контуров, распознавание форм и моделей, а также использование алгоритмов компьютерного зрения.

Однако, важно отметить, что реализация распознавания чертежей из фотографий - это достаточно сложная и специфичная задача, требующая экспертизы в компьютерном зрении и алгоритмах обработки изображений.