이번 포스팅에서는 Flutter 앱에서 다국어 지원을 위해 flutter_localizations
패키지를 사용하고, Firebase ML Kit를 통해 이미지 번역 기능을 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
1. flutter_localizations 패키지를 통한 다국어 지원
먼저, flutter_localizations
패키지를 사용하여 Flutter 앱에서의 다국어 지원을 구현해보겠습니다.
설치
pubspec.yaml
파일에 다음과 같이 flutter_localizations
패키지를 추가합니다.
dependencies:
flutter:
sdk: flutter
flutter_localizations:
sdk: flutter
그런 다음 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 패키지를 설치합니다.
flutter pub get
사용
다국어 지원을 위해 앱의 main.dart
파일에서 다음과 같이 MaterialApp
위젯에 localizationsDelegates
와 supportedLocales
을 설정합니다.
import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:flutter_localizations/flutter_localizations.dart';
import 'package:flutter_gen/gen_l10n/app_localizations.dart';
void main() {
runApp(MyApp());
}
class MyApp extends StatelessWidget {
@override
Widget build(BuildContext context) {
return MaterialApp(
localizationsDelegates: [
AppLocalizations.delegate,
GlobalMaterialLocalizations.delegate,
GlobalWidgetsLocalizations.delegate,
GlobalCupertinoLocalizations.delegate,
],
supportedLocales: AppLocalizations.supportedLocales,
home: MyHomePage(),
);
}
}
2. Firebase ML Kit 이미지 번역 연동
이제 Firebase ML Kit를 사용하여 이미지 번역 기능을 구현해보겠습니다.
프로젝트 설정
먼저, Firebase 콘솔에서 프로젝트를 생성하고, ML Kit를 활성화합니다. 그런 다음, 해당 프로젝트의 google-services.json
파일을 Flutter 프로젝트에 추가합니다.
ML Kit 플러그인 추가
pubspec.yaml
파일에 ML Kit 플러그인을 추가합니다.
dependencies:
firebase_ml_vision: ^0.9.8
그런 다음 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 패키지를 설치합니다.
flutter pub get
이미지 번역 구현
이미지 번역을 위한 코드 예시는 다음과 같습니다.
import 'package:firebase_ml_vision/firebase_ml_vision.dart';
Future<String> translateImage(MLImage image) async {
final TextRecognizer recognizer = FirebaseVision.instance.textRecognizer();
final VisionText visionText = await recognizer.processImage(image);
// 번역 로직 구현
return translatedText;
}
위 코드에서 ML Kit를 사용하여 이미지에서 텍스트를 추출하고, 추출된 텍스트를 번역하는 로직을 구현할 수 있습니다.
이제 위에서 살펴본 내용을 기반으로 Flutter 앱에서 flutter_localizations
패키지를 사용하여 다국어 지원을 하고, Firebase ML Kit를 통해 이미지 번역 기능을 구현해 볼 수 있습니다.
더 자세한 내용은 Flutter 도큐먼트 및 Firebase ML Kit 도큐먼트를 참고하시기 바랍니다.