探索 Flutter TFLite：将AI引入移动应用开发的新途径

import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:tflite_flutter/tflite_flutter.dart';
import 'package:image_picker/image_picker.dart';
 
class AIClassifier extends StatefulWidget {
  @override
  _AIClassifierState createState() => _AIClassifierState();
}
 
class _AIClassifierState extends State<AIClassifier> {
  // 假设有一个模型叫做 'model.tflite' 和一个标签映射文件 'labels.txt'
  final String _model = 'assets/model.tflite';
  final String _labels = 'assets/labels.txt';
  List<String> _labelsMap = [];
  bool _busy = false;
 
  @override
  void initState() {
    super.initState();
    // 在应用启动时加载模型和标签映射
    loadModel();
  }
 
  // 加载 TFLite 模型和标签映射
  void loadModel() async {
    if (_busy) return;
    setState(() {
      _busy = true;
    });
    Tflite.loadModel(
      model: _model,
      labels: _labels,
      numThreads: 1,
    ).then((value) {
      setState(() {
        _busy = false;
      });
    });
    // 加载标签映射
    String res = await rootBundle.loadString('$_labels');
    _labelsMap = res.split(',');
  }
 
  // 选择图片并进行分类
  void classifyImage() async {
    if (_busy) return;
    setState(() {
      _busy = true;
    });
    var image = await ImagePicker.pickImage(source: ImageSource.gallery);
    if (image == null) return;
    var recognition = await Tflite.runModelOnImage(
      path: image.path,
      numResults: 2,
    );
    setState(() {
      _busy = false;
    });
    // 处理识别结果
    recognition.forEach((e) {
      print(_labelsMap[e['index']] + ': ' + e['confidence'].toString());
    });
  }
 
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        title: Text('AI分类器'),
      ),
      body: Center(
        child: _busy ? CircularProgressIndicator() : RaisedButton(
          child: Text('选择图片并分类'),
          onPressed: classifyImage,
        ),
      ),
    );
  }
}

这个代码示例展示了如何在Flutter应用中使用TFLite Flutter插件加载模型并对图片进行分类。在initState方法中，我们加载模型和标签映射，在用户点击按钮时，我们调用classifyImage方法来选择图片并进行分类。这个例子简洁地展示了如何将AI功能集成到移动应用中，并且是进行此类开发的一个很好的起点。