## 自动拍照与情绪分析应用（Flutter）

这是一个使用 **Flutter** 开发的跨平台应用，主要面向 **Android**，同时兼容 **Web / Windows / macOS / Linux**。  
核心功能是：自动拍照、保存到相册，并使用 YOLO 模型对照片进行物体/情绪分析，最终在结果页展示分析信息。

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### 功能概览

- **欢迎页**
  - 显示应用简介
  - 「开始拍摄」按钮，进入相机/图片选择流程

- **自动拍照（移动端：Android / iOS）**
  - 使用 `camera` 插件打开系统摄像头
  - 点击「开始拍摄」后，每 **2 秒** 自动拍一张照片
  - 点击「停止」后结束连续拍摄
  - 每张照片都会：
    - 保存到本地相册（使用 `gal`）
    - 调用 YOLO 分析服务进行识别

- **图片选择（Web / 桌面端）**
  - 由于 `camera` 插件在 Web/桌面支持有限，这些平台使用 `image_picker`
  - 用户通过弹出的系统对话框选择/拍摄图片
  - 选中的图片同样会走保存与 YOLO 分析流程

- **结果页**
  - 按列表展示每张照片及其对应的 YOLO 分析结果
  - 显示检测到的对象标签及置信度
  - 有「完成」按钮，一键返回欢迎页

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### 技术栈与主要依赖

- **框架**
  - Flutter（推荐 Flutter 3.x 及以上）

- **核心插件**
  - `camera`：移动端相机预览与拍照
  - `image_picker`：Web / 桌面端选择或拍摄图片
  - `gal`：将图片保存到系统相册（移动端）
  - `permission_handler`：相机 / 媒体库权限管理
  - `path_provider` / `path`：文件系统与路径处理
  - `http`：向 YOLO 推理服务发起 HTTP 请求

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### 目录结构（简化）

```text
view-app/
├── lib/
│   ├── main.dart                 # 应用入口，配置路由和主题
│   ├── screens/
│   │   ├── welcome_screen.dart   # 欢迎页
│   │   ├── camera_screen.dart    # 相机 / 图片选择页面（平台区分逻辑）
│   │   └── result_screen.dart    # 分析结果展示页面
│   └── services/
│       └── yolo_service.dart     # YOLO 推理服务封装（含模拟数据）
├── android/                      # Android 原生工程
├── ios/                          # iOS 原生工程
├── web/                          # Web 配置与静态资源
├── windows/ / macos/ / linux/    # 各桌面平台工程
├── pubspec.yaml                  # Flutter 依赖配置
└── README.md
```

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### 开发环境要求

- Flutter SDK（建议：3.x 或更高）
- JDK 17（已针对 Gradle / AGP 配置为 Java 17）
- Android SDK（API 35 及以上，编译使用 `compileSdk 36`）
- 一台 Android 真机或模拟器（用于运行移动端）

可通过以下命令检查环境：

```bash
flutter doctor
```

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### 安装依赖

在项目根目录执行：

```bash
flutter pub get
```

如果你需要使用 `lib/backend_model` 目录中的 Node 后端（例如承载真实 YOLO 服务或中转服务），需要单独安装该子项目的依赖：

```bash
cd lib/backend_model
npm install
```

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### backend_model（Node 后端）环境与启动

`lib/backend_model` 是一个简单的 Node.js 后端示例，基于 **Express**，入口文件为 `index.js`，在 `package.json` 中定义了标准的 `start` 脚本。

#### 环境要求

- Node.js（建议 18.x 或 20.x）
- npm（随 Node 一起安装）

#### 安装依赖

```bash
cd lib/backend_model
npm install
```

#### 启动后端服务

```bash
cd lib/backend_model
npm start
```

默认会以 `node index.js` 的方式启动服务（具体端口和路由逻辑请查看 `lib/backend_model/index.js`）。  
如果你打算让 Flutter 端的 `YoloService` 调用这个后端，请将 `lib/services/yolo_service.dart` 中的 `yoloApiUrl` 修改为该服务实际监听的地址，例如：

```dart
static const String yoloApiUrl = 'http://192.168.0.100:3000/api/detect';
```

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### 运行项目

#### Android / iOS

1. 连接真机或启动模拟器  
2. 在项目根目录执行：

```bash
flutter run
```

如有多设备，可以指定设备 ID，例如：

```bash
flutter run -d "ALA AN70"
```

#### Web

```bash
flutter run -d chrome
```

#### Windows / macOS / Linux

```bash
flutter run -d windows   # 或 macos / linux
```

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### 权限说明（移动端）

应用在 Android 上会请求以下权限：

- 相机权限：`CAMERA`
- 读取存储/媒体：
  - Android 12 及以下：`READ_EXTERNAL_STORAGE`, `WRITE_EXTERNAL_STORAGE`
  - Android 13+：`READ_MEDIA_IMAGES`

这些权限会在第一次使用相关功能时弹出请求。

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### YOLO 服务配置

YOLO 调用逻辑封装在 `lib/services/yolo_service.dart` 中：

- 默认使用 **模拟数据**：如果 `YoloService.yoloApiUrl` 保持为占位地址（如 `http://your-yolo-api-url/api/detect`），则不会真实发起网络请求，而是返回随机模拟结果，方便本地开发和调试。
- 如需接入真实 YOLO 推理服务：
  1. 在 `yolo_service.dart` 中将 `yoloApiUrl` 修改为你的服务地址；
  2. 确认服务支持 `multipart/form-data` POST，字段名为 `image`；
  3. 根据你的返回 JSON 结构，必要时调整 `YOLOAnalysisResult.fromJson` 与 `DetectedObject.fromJson` 的解析逻辑。

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### 常见问题

- **构建失败（Gradle / AGP / Java 版本相关）**
  - 本项目已升级至：
    - Gradle Wrapper：8.11.1
    - Android Gradle Plugin：8.9.1
    - Kotlin：2.1.0
    - Java：17
  - 若本地 JDK 版本不一致，请确认 `JAVA_HOME` 指向 JDK 17，并重新执行：

    ```bash
    cd android
    .\gradlew clean
    ```

- **相机不可用 / 权限被拒绝**
  - 请在系统设置中检查本应用是否已被授予相机和照片/媒体库权限。

- **Web/桌面端没有自动连续拍照**
  - 这是预期行为：当前实现是 **移动端自动连续拍照**，Web/桌面使用 **交互式选择图片**（`image_picker`），以适配平台限制。

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### 许可证与贡献

- 许可证：MIT License  
- 欢迎提交 Issue / Pull Request 来改进自动拍照、YOLO 识别效果或多平台体验。