Flutter与Dart结合AI开发实战

Flutter主要使用Dart语言开发

Flutter主要使用Dart语言开发。以下是结合AI功能的Flutter开发实例，涵盖不同应用场景：

图像识别应用

使用TensorFlow Lite实现花卉识别功能，加载预训练模型对摄像头捕获的图像进行分类。核心代码展示模型加载过程：

final interpreter = await tfl.Interpreter.fromAsset('flower_model.tflite');

实现风格迁移应用，通过深度学习模型将选定风格应用于用户照片。需要处理图像预处理和后处理步骤。

自然语言处理

集成Dialogflow实现智能聊天机器人，处理用户查询并生成上下文相关回复。关键配置包括设置身份验证凭据和会话初始化。

文本情感分析功能使用BERT模型分析用户输入的情绪倾向。示例显示如何准备输入数据：

final input = {'input_text': userMessage};

语音交互系统

语音转文字功能利用Google ML Kit处理实时音频流。需要处理权限请求和音频格式转换。

文字转语音系统集成安卓TTS引擎，支持多语言播报。注意管理语音队列和中断处理。

预测与分析

股票趋势预测应用结合LSTM模型处理历史数据。关键步骤包括数据标准化和预测结果可视化。

电影推荐系统使用协同过滤算法，根据用户历史评分生成个性化推荐列表。

增强现实

AR物体识别应用通过ARKit/ARCore检测平面并渲染3D模型。处理光照估计和手势交互。

虚拟试衣间使用姿态估计模型叠加服装到用户实时画面上。需要处理人体关键点检测。

智能助手

个人日程助手自动提取邮件中的事件信息并创建提醒。使用NLP模型解析非结构化文本。

智能翻译应用支持实时摄像头文字翻译。处理图像OCR和语言检测