Flutter 에서 Google ML Kit으로 아기사진 골라내기
지난번에 Google ML Kit for Flutter의 Face Detection을 이용하는 간단한 앱을 만들어 봤습니다.
오늘은 Image Labeling을 이용해서 아기사진만 골라내는 코드를 작성해 보았습니다. 지난번 코드에서 크게 달라지는 부분은 없습니다. FaceDetection 관련된 로직이 Image Labeling으로 바뀌는 정도 입니다.
자세한 정보는 아래 링크를 참고하세요.
주요 소스코드
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// .. 전략
// 간단하게 클래스 하나 정의하구요
class ImageObj {
final String title;
final Image image;
ImageObj({
required this.title,
required this.image,
});
}
class _MyHomePageState extends State<MyHomePage> {
// 스테이트 클래스 내부에 아래처럼 위에서 정의한 클래스와
// 이미지 라벨링 용 오브젝트를 선언합니다.
List<ImageObj> images = [];
final imageLabeler =
ImageLabeler(options: ImageLabelerOptions(confidenceThreshold: 0.5));
Future<void> _doDetect() async {
final ImagePicker picker = ImagePicker();
// 이미지 선택 다이얼로그 띄웁니다
List<XFile> imagesFromPicker = await picker.pickMultiImage();
List<bool> hasBabyIndex = [];
List<String> textLabels = [];
List<double> confidences = [];
images = [];
for(XFile item in imagesFromPicker) {
// 이미지 피커에서 사용하는 XFile 타입을 ML Kit에서 사용하는 InputImage 형태로 변경
final List<ImageLabel> labels =
await imageLabeler.processImage(InputImage.fromFilePath(item.path));
bool hasBaby = false;
for (ImageLabel label in labels) {
// 아기 사진 레이블의 색인(index)이 421번 입니다.
if (label.index == 421) {
hasBaby = true;
}
}
hasBabyIndex.add(hasBaby);
}
setState(() {
int i = 0;
for(XFile item in imagesFromPicker) {
// XFile 타입을 이미지 뷰어에서 사용하는 Image 타입으로 변환하기 위해서
// cross_file_image 패키지를 여기서 사용합니다.
images.add(ImageObj(
title: hasBabyIndex[i++] ? "Baby" : "No Baby",
image: Image(image: XFileImage(item))));
}
});
}
@override
Widget build(BuildContext context) {
return Scaffold(
appBar: AppBar(
title: Text(widget.title),
),
body: Center(
child: images.length > 0 ? ListView.builder(
itemCount: images.length,
itemBuilder: (context, index) {
return ListTile(
leading: images[index].image,
title: Text(images[index].title),
onTap: () {
},
);
}) : Text("No Images"),
),
floatingActionButton: FloatingActionButton(
onPressed: _doDetect,
tooltip: 'Increment',
child: const Icon(Icons.add),
),
);
}
}
수행결과
- 그 전에 No Human으로 나왔던 사진과 사람이 아닌 사진을 따로 뽑아서 돌려봤습니다.
- 보시다시피 이제는 Baby로 체크해주네요. 정확성이 얼굴인식보다는 더 높아 보입니다.
- 다만 엄마와 함께 찍은 사진은 다른 레이블로 분류되고 있습니다.
- 이럴때는 커스텀 모델을 만들거나 객체 감지 기술을 이용해야 할 것으로 보입니다.
- 다음 시간에는 객체 감지 기술에 대해 알아보도록 하겠습니다.
