tflite
一个用于调用 TensorFlow Lite 的 Flutter 插件，支持 iOS 和 Android。
安装
在 pubspec.yaml 文件中添加 tflite 依赖：
dependencies:
tflite: ^0.0.2
Android
在 android/app/build.gradle 文件的 android 中添加以下设定：
aaptOptions {
noCompress 'tflite'
}
用法
- 创建
assets文件夹，将 label 和 model 文件移至文件夹内。在pubspec.yaml文件中添加：
assets:
- assets/labels.txt
- assets/mobilenet_v1_1.0_224.tflite
- 在代码中引用库：
import 'package:tflite/tflite.dart';
- 加载 model 和 labels：
String res = await Tflite.loadModel(
model: "assets/mobilenet_v1_1.0_224.tflite",
labels: "assets/labels.txt",
);
- 检测图片：
var recognitions = await Tflite.runModelOnImage(
path: filepath, // required
inputSize: 224, // wanted input size, defaults to 224
numChannels: 3, // wanted input channels, defaults to 3
imageMean: 127.5, // defaults to 117.0
imageStd: 127.5, // defaults to 1.0
numResults: 6, // defaults to 5
threshold: 0.05, // defaults to 0.1
numThreads: 1, // defaults to 1
);
- 释放资源：
await Tflite.close();
示例代码
使用 image_picker 插件获取图片，通过 tflite 插件调用 mobilenet 模型检测图片得出分类。
https://github.com/shaqian/flutter_tflite/tree/master/example
准备工作
下载 mobilenet_v1_1.0_224.tflite 并移至 ./assets 文件夹。
安装
flutter packages get
运行
flutter run
