Flutter 에서 yolov8 사용하기 - 3

이제 카메라를 구동하고 거기서 모델을 생성하여 결과를 추출하는 모듈을 만들 것이다.

카메라 구동은 기존에 하는 방법과 비슷하다.

모델을 생성하여 탐지하는 모듈은 스레드를 4개를 설정하여 비동기 독립으로 실행하도록 한다.

isolate 를 사용한다.

이렇게 하면 속도가 빠르다.

대부분 정형화 된 상태로 샘플 코드가 되어 있으니 이걸 사용하면 된다.

이제 다음과 같이 사용한다.

	class YoloPage extends StatefulWidget {
	const YoloPage({super.key});
	@override
	State<YoloPage> createState() => _YoloPageState();
	}
	class _YoloPageState extends State<YoloPage> with WidgetsBindingObserver {
	CameraController? _cameraController;
	get _controller => _cameraController;
	Detector? _detector;
	StreamSubscription? _subscription;
	int _cameraIndex = -1;
	final CameraLensDirection initialCameraLensDirection =
	CameraLensDirection.front;
	List<String> classes = [];
	List<List<double>> bboxes = [];
	List<double> scores = [];
	@override
	void initState() {
	super.initState();
	WidgetsBinding.instance.addObserver(this);
	_initStateAsync();
	}
	void _initStateAsync() async {
	_initializeCamera();
	Detector.start().then((instance) {
	setState(() {
	_detector = instance;
	_subscription = instance.resultsStream.stream.listen((values) {
	setState(() {
	classes = values['cls'];
	bboxes = values['box'];
	scores = values['conf'];
	});
	});
	});
	});
	}
	void _initializeCamera() async {
	for (var i = 0; i < pcameras.length; i++) {
	if (pcameras[i].lensDirection == initialCameraLensDirection) {
	_cameraIndex = i;
	break;
	}
	}
	final camera = pcameras[_cameraIndex];
	_cameraController = CameraController(
	camera,
	ResolutionPreset.high,
	enableAudio: false,
	)..initialize().then((_) async {
	await _controller.startImageStream(onLatestImageAvailable);
	setState(() {});
	ScreenParams.previewSize = _controller.value.previewSize!;
	});
	}
	@override
	void didChangeAppLifecycleState(AppLifecycleState state) async {
	switch (state) {
	case AppLifecycleState.inactive:
	_cameraController?.stopImageStream();
	_detector?.stop();
	_subscription?.cancel();
	break;
	case AppLifecycleState.resumed:
	_initStateAsync();
	break;
	default:
	}
	}
	void onLatestImageAvailable(CameraImage cameraImage) async {
	_detector?.processFrame(cameraImage);
	}
	Widget _boundingBoxes() {
	List<Bbox> bboxesWidgets = [];
	for (int i = 0; i < bboxes.length; i++) {
	bboxesWidgets.add(
	Bbox(
	box: bboxes[i],
	name: classes[i],
	score: scores[i],
	),
	);
	}
	return Stack(children: bboxesWidgets);
	}
	@override
	void dispose() {
	WidgetsBinding.instance.removeObserver(this);
	_cameraController?.dispose();
	_detector?.stop();
	_subscription?.cancel();
	super.dispose();
	}
	@override
	Widget build(BuildContext context) {
	if (_cameraController == null || !_controller.value.isInitialized) {
	return const SizedBox.shrink();
	}
	var aspect = 1 / _controller.value.aspectRatio;
	return Scaffold(
	appBar: AppBar(
	title: const Text('RealTime Test'),
	centerTitle: true,
	backgroundColor: Colors.black38,
	foregroundColor: Colors.white,
	leading: IconButton(
	onPressed: () =>
	Navigator.popUntil(context, ModalRoute.withName("/")),
	icon: const Icon(
	Icons.arrow_back,
	color: Colors.white,
	),
	),
	),
	extendBodyBehindAppBar: true,
	extendBody: true,
	body: Stack(
	fit: StackFit.expand,
	children: [
	AspectRatio(
	aspectRatio: aspect,
	child: CameraPreview(_controller),
	),
	AspectRatio(
	aspectRatio: aspect,
	child: _boundingBoxes(),
	),
	],
	),
	);
	}
	}

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