Copilot - Membuat Aplikasi Camera Detection menggunakan flutter

 

Langkah-langkah

1. Persiapkan Lingkungan Flutter:

   • Pastikan Flutter sudah terinstal di sistem Anda. Jika belum, Anda bisa mengikuti panduan instalasi Flutter.

2. Buat Proyek Flutter Baru:

   flutter create sku_detection_app
   cd sku_detection_app
   

3. Tambahkan Dependensi: Tambahkan dependensi berikut di pubspec.yaml:

   dependencies:
     flutter:
       sdk: flutter
     camera: ^0.10.0
     tflite: ^1.1.2
   

4. Siapkan Model TensorFlow Lite:

   • Anda perlu melatih model deteksi objek menggunakan TensorFlow dan mengonversinya ke format .tflite. Model ini harus dilatih untuk mengenali SKU produk permen anak-anak.
   • Setelah model siap, simpan file .tflite di folder assets proyek Anda dan tambahkan ke pubspec.yaml:

   assets:
     - assets/model.tflite
   

5. Implementasi Kode: Berikut adalah contoh kode untuk aplikasi Anda:

   import 'package:flutter/material.dart';
   import 'package:camera/camera.dart';
   import 'package:tflite/tflite.dart';
   
   void main() async {
     WidgetsFlutterBinding.ensureInitialized();
     final cameras = await availableCameras();
     final firstCamera = cameras.first;
   
     runApp(MaterialApp(
       home: CameraApp(camera: firstCamera),
     ));
   }
   
   class CameraApp extends StatefulWidget {
     final CameraDescription camera;
   
     const CameraApp({Key? key, required this.camera}) : super(key: key);
   
     @override
     _CameraAppState createState() => _CameraAppState();
   }
   
   class _CameraAppState extends State<CameraApp> {
     late CameraController _controller;
     late Future<void> _initializeControllerFuture;
   
     @override
     void initState() {
       super.initState();
       _controller = CameraController(
         widget.camera,
         ResolutionPreset.high,
       );
       _initializeControllerFuture = _controller.initialize();
       loadModel();
     }
   
     Future<void> loadModel() async {
       String? res = await Tflite.loadModel(
         model: "assets/model.tflite",
       );
       print(res);
     }
   
     @override
     void dispose() {
       _controller.dispose();
       super.dispose();
     }
   
     @override
     Widget build(BuildContext context) {
       return Scaffold(
         appBar: AppBar(title: Text('SKU Detection')),
         body: FutureBuilder<void>(
           future: _initializeControllerFuture,
           builder: (context, snapshot) {
             if (snapshot.connectionState == ConnectionState.done) {
               return CameraPreview(_controller);
             } else {
               return Center(child: CircularProgressIndicator());
             }
           },
         ),
         floatingActionButton: FloatingActionButton(
           onPressed: () async {
             await _initializeControllerFuture;
             final image = await _controller.takePicture();
             // Proses gambar untuk deteksi SKU di sini
           },
           child: Icon(Icons.camera),
         ),
       );
     }
   }
   

Penjelasan Kode

• Camera Setup: Menggunakan paket camera untuk mengakses kamera perangkat.
• Model Loading: Memuat model TensorFlow Lite yang telah Anda siapkan.
• Camera Preview: Menampilkan tampilan kamera dan memungkinkan pengguna untuk mengambil gambar.

Selanjutnya

• Anda perlu menambahkan logika untuk memproses gambar yang diambil dan menggunakan model untuk mendeteksi SKU produk. Anda bisa menggunakan fungsi Tflite.detectObjectOnImage untuk melakukan deteksi.

Jika ada pertanyaan lebih lanjut atau butuh bantuan tambahan, silakan beri tahu! 😊