[flutter] 플러터에서의 이미지 디텍션 처리 방법

30 Nov 2023

flutter

플러터(Flutter)는 Google에서 개발한 UI 프레임워크로, 다양한 플랫폼에서 동일한 코드를 사용하여 애플리케이션을 빌드할 수 있는 장점이 있습니다. 플러터를 사용하여 이미지 디텍션(image detection) 기능을 구현하는 방법을 알아보겠습니다.

1. ML Kit 사용하기

ML Kit는 Firebase에서 제공하는 기계 학습 모델을 사용하여 이미지 디텍션 및 기타 머신러닝 기능을 쉽게 구현할 수 있는 도구입니다. ML Kit를 사용하려면 먼저 Firebase 프로젝트를 생성한 후, Flutter 프로젝트에 Firebase SDK를 추가해야 합니다.

// pubspec.yaml 파일에 Firebase ML Kit 라이브러리 추가
dependencies:
  firebase_ml_vision: ^0.12.0

이제 이미지 디텍션을 위해 ML Kit의 비전 패키지를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 얼굴 인식을 위한 코드는 다음과 같습니다.

import 'package:firebase_ml_vision/firebase_ml_vision.dart';

Future<void> detectFaces() async {
  final FirebaseVisionImage visionImage =
      FirebaseVisionImage.fromFilePath(imagePath);
  final FaceDetector faceDetector = FirebaseVision.instance.faceDetector();
  final List<Face> faces = await faceDetector.processImage(visionImage);

  for (Face face in faces) {
    final Rect faceBoundary = face.boundingBox;
    // 얼굴 영역 처리 코드
  }

  faceDetector.close();
}

위의 코드에서 imagePath는 디텍션할 이미지의 파일 경로입니다. FaceDetector를 사용하여 이미지에서 얼굴을 디텍션하고, 얼굴 영역 정보를 얻을 수 있습니다. 이제 얼굴 영역에 대한 추가적인 처리를 수행할 수 있습니다.

2. TensorFlow Lite 사용하기

ML Kit 외에도 TensorFlow Lite를 사용하여 이미지 디텍션을 구현할 수 있습니다. TensorFlow Lite는 경량화된 버전의 TensorFlow로, 모바일 애플리케이션에서 실시간 머신러닝을 실행하기에 적합한 도구입니다.

TensorFlow Lite를 사용하기 위해서는 먼저 tflite_flutter 패키지를 추가해야 합니다. pubspec.yaml 파일에 다음과 같이 추가합니다.

dependencies:
  tflite_flutter: ^2.1.0
  tflite_flutter_helper: ^0.8.4

그리고 TensorFlow Lite 모델과 레이블 파일을 assets 폴더에 추가한 다음, 애플리케이션에서 이를 로드하여 사용할 수 있습니다. 아래는 TensorFlow Lite 모델을 사용해서 이미지 디텍션을 수행하는 예제 코드입니다.

import 'dart:io';
import 'package:tflite_flutter/tflite_flutter.dart';
import 'package:tflite_flutter_helper/tflite_flutter_helper.dart';

Future<void> detectObjects() async {
  final modelFile = await File('assets/model.tflite')
      .loadFromAsset();
  final labelsFile = await File('assets/labels.txt')
      .loadFromAsset();

  final interpreter = await Interpreter.fromFile(modelFile);
  final labels = await labelsFile.readAsLines();

  final inputImage = ImageProcessor.fromImageFile(imageFile)
      .getImageTensor();

  final outputList = interpreter.run(inputImage);
  
  // 디텍션 결과 처리 코드
}

위의 코드에서 model.tflite는 TensorFlow Lite 모델 파일을, labels.txt는 레이블 파일을 나타냅니다. Interpreter 클래스를 사용하여 모델을 로드하고 실행한 뒤, 디텍션 결과를 처리할 수 있습니다.

결론

Flutter에서는 ML Kit와 TensorFlow Lite를 사용하여 이미지 디텍션 처리를 구현할 수 있습니다. 얼굴 인식, 객체 디텍션 등 다양한 기능을 구현할 수 있으며, 이미지 디텍션에 필요한 모델과 레이블 파일을 애플리케이션에 추가하여 사용할 수 있습니다.