[flutter] Firebase_core를 사용하여 플러터 앱에서 Firebase Machine Learning 모델 적용하기

30 Nov 2023

flutter

Firebase는 Google의 클라우드 기반 개발 플랫폼으로, 다양한 서비스를 제공합니다. 그 중 Firebase Machine Learning은 머신 러닝 모델을 사용하여 앱을 개발할 수 있도록 도와줍니다. 이번 글에서는 Flutter 앱에서 Firebase Machine Learning 모델을 사용하는 방법을 알아보겠습니다.

Firebase 설정 및 ML Kit 추가

Firebase 콘솔(https://console.firebase.google.com)에 접속하여 프로젝트를 생성합니다.
생성한 프로젝트에 Firebase Machine Learning 서비스를 추가합니다. Firebase 콘솔에서 “ML Kit” 섹션으로 이동한 다음 “Get Started” 버튼을 클릭합니다.

Flutter 프로젝트에 Firebase Core 추가하기

Flutter 프로젝트의 pubspec.yaml 파일에 firebase_core 패키지를 추가합니다.

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  firebase_core: any

프로젝트의 루트 디렉토리에서 flutter packages get 명령어를 실행하여 패키지를 업데이트합니다.

Firebase 인스턴스 초기화

Flutter 앱의 진입점인 main.dart 파일에서 Firebase를 초기화합니다.

import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';

void main() async {
  // Flutter 앱 초기화
  WidgetsFlutterBinding.ensureInitialized();

  // Firebase 초기화
  await Firebase.initializeApp();

  // 앱 실행
  runApp(MyApp());
}

Firebase Machine Learning 모델 사용 예제

Firebase Machine Learning 서비스는 Vision, Natural Language 등 다양한 분야의 머신 러닝 모델을 제공합니다. 예제로 Vision API를 사용하는 방법을 살펴보겠습니다.

Vision API를 사용하기 위해 firebase_ml_vision 패키지를 설치합니다. pubspec.yaml 파일에 다음 코드를 추가하고 패키지를 업데이트합니다.

dependencies:
  firebase_ml_vision: any

main.dart 파일에 아래 코드를 추가하여 Vision API를 사용하여 이미지 분석을 수행합니다.

import 'package:firebase_ml_vision/firebase_ml_vision.dart';
import 'dart:io';

Future<void> detectLabels() async {
  // 이미지 파일 로드
  final File imageFile = File('path_to_image');
  final FirebaseVisionImage visionImage = FirebaseVisionImage.fromFile(imageFile);

  // Vision API로 이미지 분석 수행
  final ImageLabeler labeler = FirebaseVision.instance.imageLabeler();
  final List<ImageLabel> labels = await labeler.processImage(visionImage);

  // 분석 결과 출력
  for (ImageLabel label in labels) {
    final String text = label.text;
    final double confidence = label.confidence;
    print('$text ($confidence)');
  }

  // 리소스 해제
  labeler.close();
}

이 예제에서는 지정된 이미지 파일을 로드하고 Vision API의 imageLabeler를 사용하여 이미지 분석을 수행합니다. 분석 결과로는 레이블과 해당 레이블의 신뢰도가 출력됩니다.

이제 Flutter 앱에서 Firebase Machine Learning 모델을 적용하는 방법을 알게 되었습니다. Firebase Machine Learning은 다양한 분야에서 머신 러닝 모델을 사용하여 앱을 개발할 수 있는 강력한 도구입니다. 자세한 내용은 Firebase 문서를 참조하시기 바랍니다.

참고 자료

Firebase 콘솔: https://console.firebase.google.com
Flutter 패키지: https://pub.dev/packages/firebase_core
Firebase ML Kit: https://firebase.google.com/products/ml-kit