Flutter 框架与ncnn 模型结合，开启AI应用新格局

Android

2023-03-27 10:37:29

Flutter 与 ncnn 的强强联合：为移动 AI 应用注入动力

Flutter：跨平台移动开发的新宠

Flutter，由 Google 开发的跨平台移动应用框架，因其出色的性能和丰富的组件库而备受开发者青睐。它使开发者能够使用单一代码库构建适用于 iOS 和 Android 的高性能应用。

ncnn：轻量级神经网络推理框架

ncnn 是一款轻量级的高性能神经网络推理框架，专为移动设备设计。它支持多种主流深度学习框架（如 TensorFlow、Caffe、PyTorch）的模型，并提供丰富的 API，方便开发者进行模型推理。

Flutter 与 ncnn 的结合：AI 应用开发的新利器

Flutter 与 ncnn 的结合为移动开发者提供了构建 AI 应用的强大工具。开发者可以利用 Flutter 的优势快速构建应用的界面和交互逻辑，再借助 ncnn 的模型推理能力为应用添加智能功能。

Flutter 集成 ncnn 的实战指南

1. 添加 ncnn 依赖

在 Flutter 项目的 pubspec.yaml 文件中添加以下依赖项：

dependencies:
  ncnn: ^1.0.0

2. 配置 ncnn 库

在项目的 ios 目录下，创建一个名为 NcnnPlugin.m 的文件，并添加以下代码：

#import <Foundation/Foundation.h>
#import <ncnn/ncnn.h>

@interface NcnnPlugin : NSObject
@end

@implementation NcnnPlugin

+ (void)registerWithRegistrar:(NSObject<FlutterPluginRegistrar>*)registrar {
  FlutterMethodChannel* channel = [FlutterMethodChannel methodChannelWithName:@"ncnn" binaryMessenger:[registrar messenger]];
  [registrar addMethodCallDelegate:[[NcnnPlugin alloc] init] channel:channel];
}

- (void)handleMethodCall:(FlutterMethodCall*)call result:(FlutterResult)result {
  if ([call.method isEqualToString:@"loadModel"]) {
    NSString* modelPath = call.arguments[@"modelPath"];
    ncnn::Net net;
    net.load_param(modelPath.UTF8String);
    result(nil);
  } else if ([call.method isEqualToString:@"classifyImage"]) {
    NSString* imagePath = call.arguments[@"imagePath"];
    ncnn::Mat image = ncnn::imread(imagePath.UTF8String);
    ncnn::Mat input = preprocessImage(image);
    ncnn::Mat output;
    net.forward(input, output);
    result(output);
  } else {
    result(FlutterMethodNotImplemented);
  }
}

ncnn::Mat preprocessImage(ncnn::Mat& image) {
  ncnn::Mat input = ncnn::Mat::from_pixels_resize(image.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR, image.cols, image.rows, 224, 224);
  input.substract_mean_normalize(0, 127.5, 128);
  return input;
}

@end

3. 创建 ncnn::Net 对象

在项目的 main.dart 文件中，添加以下代码：

import 'dart:ffi';
import 'package:ncnn/ncnn.dart';

void main() {
  Net net = Net();
  net.loadParam("assets/mobilenet_v2.param");
}

4. 加载模型文件

在项目的 assets 目录下，创建一个名为 mobilenet_v2.param 的文件，并将模型文件复制到该文件中。

5. 进行模型推理

在项目的 main.dart 文件中，添加以下代码：

import 'dart:ffi';
import 'package:ncnn/ncnn.dart';

void main() {
  Net net = Net();
  net.loadParam("assets/mobilenet_v2.param");

  Mat image = Mat.fromPixels(imagePixels, 224, 224, 3);
  Mat input = preprocessImage(image);
  Mat output;
  net.forward(input, output);

  print(output.data);
}

Mat preprocessImage(Mat& image) {
  Mat input = Mat.fromPixelsResize(image.data, 224, 224);
  input.substractMeanNormalize(0, 127.5, 128);
  return input;
}

Flutter 集成 ncnn 的实际案例

使用 Flutter 集成 ncnn 构建一个简单的图像分类应用：

导入依赖项： 添加 ncnn 依赖项。
配置 ncnn 库： 创建 NcnnPlugin.m 文件。
创建 Net 对象： 创建 Net 对象。
加载模型文件： 加载 mobilenet_v2.param 模型文件。
进行模型推理： 读取图像，进行预处理，然后进行模型推理。

结语

Flutter 与 ncnn 的结合为移动开发者提供了构建 AI 应用的新利器。开发者可以利用 Flutter 的优势构建应用的界面和交互逻辑，再利用 ncnn 的模型推理能力为应用添加智能功能。这种结合能够大大降低 AI 应用的开发成本和难度，让更多开发者能够轻松构建出具有 AI 能力的移动应用。

常见问题解答