第17篇：图像识别 - 植物识别功能

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📚 本篇导读

在上一篇教程中，我们完成了HarmonyOS AI能力的基础集成，包括Vision Kit和Speech Kit的配置。本篇教程将深入Vision Kit的实际应用，实现一个完整的植物识别功能，让用户可以通过拍照或选择图片来识别植物。

本篇将实现：

  • 📷 完整的图片选择流程（相册选择、相机拍照）
  • 🌿 植物识别功能（基于Vision Kit的物体识别）
  • 📊 识别结果展示（识别信息、置信度）
  • 💾 识别历史记录（保存识别结果）
  • 🔊 语音播报提示（TTS语音反馈）

🎯 学习目标

完成本篇教程后，你将掌握：

  1. 如何使用Vision Kit进行物体识别
  2. 如何处理和展示识别结果
  3. 如何实现识别历史记录功能
  4. 如何结合TTS提供语音反馈
  5. 图像识别的最佳实践

一、植物识别功能设计

1.1 功能流程

用户操作
  ↓
选择图片/拍照
  ↓
图片转换为PixelMap（RGBA_8888）
  ↓
显示图片并启用AI分析器
  ↓
用户长按图片
  ↓
Vision Kit识别（物体搜索）
  ↓
返回识别结果
  ↓
展示识别信息 + 语音播报
  ↓
保存到识别历史

1.2 页面结构

┌─────────────────────────────────┐
│  < 返回    扫一扫        📷    │  ← 导航栏
├─────────────────────────────────┤
│                                 │
│     [图片预览区域]              │  ← 支持AI识别
│     (长按识别)                  │
│                                 │
├─────────────────────────────────┤
│  💡 长按图片识别花草或物品      │  ← 操作提示
├─────────────────────────────────┤
│  [选择图片]    [拍照]           │  ← 操作按钮
├─────────────────────────────────┤
│  📖 使用说明                    │
│  1️⃣ 选择图片或拍照              │  ← 使用指南
│  2️⃣ 长按图片进行识别            │
│  3️⃣ 可识别文字、主体等内容      │
└─────────────────────────────────┘

1.3 技术要点

技术点 说明
Vision Kit 使用OBJECT_LOOKUP类型进行物体识别
PixelMap 图片必须转换为RGBA_8888格式
长按交互 用户长按图片触发识别
TTS反馈 识别完成后语音播报结果
历史记录 使用Preferences保存识别历史

二、图片选择与处理

2.1 从相册选择图片

在上一篇中我们已经实现了基础的图片选择，现在我们来完善它：

/**
 * 从相册选择图片
 */
async selectImageFromGallery(): Promise<void> {
  try {
    // 1. 配置选择器选项
    const photoSelectOptions = new picker.PhotoSelectOptions();
    photoSelectOptions.MIMEType = picker.PhotoViewMIMETypes.IMAGE_TYPE;
    photoSelectOptions.maxSelectNumber = 1;  // 只选择一张
    
    // 2. 创建并打开相册选择器
    const photoPicker = new picker.PhotoViewPicker();
    const photoSelectResult = await photoPicker.select(photoSelectOptions);
    
    // 3. 检查选择结果
    if (photoSelectResult && 
        photoSelectResult.photoUris && 
        photoSelectResult.photoUris.length > 0) {
      
      this.selectedImageUri = photoSelectResult.photoUris[0];
      console.info('[ImageScanPage] 选中图片URI:', this.selectedImageUri);
      
      // 4. 将URI转换为PixelMap
      await this.convertUriToPixelMap(this.selectedImageUri);
      
      // 5. 播报提示音
      await this.speakImageLoadedTip();
    }
  } catch (error) {
    const err = error as BusinessError;
    console.error('[ImageScanPage] 选择图片失败:', err);
    
    promptAction.showToast({
      message: '选择图片失败，请重试',
      duration: 2000
    });
  }
}

关键步骤：

  1. 配置选择器（只选择图片类型）
  2. 打开系统相册选择器
  3. 获取选中的图片URI
  4. 转换为PixelMap格式
  5. 播报语音提示

2.2 相机拍照

/**
 * 拍照
 */
async takePhoto(): Promise<void> {
  try {
    const context = getContext(this) as common.UIAbilityContext;
    
    // 1. 配置相机参数
    const pickerProfile: cameraPicker.PickerProfile = {
      cameraPosition: camera.CameraPosition.CAMERA_POSITION_BACK,  // 后置摄像头
      saveUri: ''  // 空表示使用默认保存路径
    };
    
    // 2. 调用系统相机
    const result: cameraPicker.PickerResult = await cameraPicker.pick(
      context,
      [cameraPicker.PickerMediaType.PHOTO],  // 拍照模式
      pickerProfile
    );
    
    // 3. 检查拍照结果
    if (result && result.resultCode === 0 && result.resultUri) {
      this.selectedImageUri = result.resultUri;
      console.info('[ImageScanPage] 拍照URI:', this.selectedImageUri);
      
      // 4. 转换为PixelMap
      await this.convertUriToPixelMap(this.selectedImageUri);
      
      // 5. 播报提示音
      await this.speakImageLoadedTip();
    }
  } catch (error) {
    const err = error as BusinessError;
    console.error('[ImageScanPage] 拍照失败:', err);
    
    promptAction.showToast({
      message: '拍照失败，请重试',
      duration: 2000
    });
  }
}

拍照流程：

  1. 获取应用上下文
  2. 配置相机参数（后置摄像头）
  3. 调用系统相机拍照
  4. 获取拍照结果URI
  5. 转换并显示图片

2.3 URI转换为PixelMap

这是最关键的一步，Vision Kit要求图片格式为RGBA_8888：

/**
 * 将URI转换为PixelMap（RGBA_8888格式）
 */
async convertUriToPixelMap(uri: string): Promise<void> {
  try {
    // 1. 打开文件获取文件描述符
    const file = fileIo.openSync(uri, fileIo.OpenMode.READ_ONLY);
    console.info('[ImageScanPage] 文件打开成功, fd:', file.fd);

    // 2. 创建ImageSource
    const imageSourceApi: image.ImageSource = image.createImageSource(file.fd);
    console.info('[ImageScanPage] ImageSource创建成功');

    // 3. 获取图片信息
    const imageInfo = await imageSourceApi.getImageInfo();
    console.info('[ImageScanPage] 图片信息:',
      `宽度:${imageInfo.size.width}, 高度:${imageInfo.size.height}`);

    // 4. 创建PixelMap，指定格式为RGBA_8888
    const pixelMap: image.PixelMap = await imageSourceApi.createPixelMap({
      desiredPixelFormat: image.PixelMapFormat.RGBA_8888,  // Vision Kit要求
      desiredSize: {  // 可选：限制图片尺寸以节省内存
        width: imageInfo.size.width,
        height: imageInfo.size.height
      }
    });

    console.info('[ImageScanPage] PixelMap创建成功');

    // 5. 释放旧的PixelMap（避免内存泄漏）
    if (this.selectedPixelMap) {
      this.selectedPixelMap.release();
    }

    // 6. 保存新的PixelMap
    this.selectedPixelMap = pixelMap;

    // 7. 释放资源
    await imageSourceApi.release();
    fileIo.closeSync(file);

    console.info('[ImageScanPage] ✅ 图片加载完成');
  } catch (error) {
    const err = error as BusinessError;
    console.error('[ImageScanPage] 转换PixelMap失败:', err);

    promptAction.showToast({
      message: '图片加载失败',
      duration: 2000
    });
  }
}

转换要点：

  • 必须使用RGBA_8888格式
  • 及时释放旧的PixelMap避免内存泄漏
  • 可以限制图片尺寸以节省内存
  • 必须释放ImageSource和文件资源

三、Vision Kit物体识别

3.1 配置Image组件启用AI识别

// 在build方法中
if (this.selectedPixelMap) {
  Column({ space: 12 }) {
    // AI识别图片
    Image(this.selectedPixelMap, {
      // 配置识别类型
      types: [
        ImageAnalyzerType.TEXT,          // 文字识别
        ImageAnalyzerType.SUBJECT,       // 主体识别
        ImageAnalyzerType.OBJECT_LOOKUP  // 物体搜索（用于植物识别）
      ],
      // 绑定控制器
      aiController: this.visionImageAnalyzerController
    })
      .width('100%')
      .height(400)
      .objectFit(ImageFit.Contain)
      .borderRadius(12)
      .shadow({ radius: 8, color: '#20000000', offsetY: 2 })
      .enableAnalyzer(true)  // 启用AI分析器

    // 操作提示
    Row({ space: 8 }) {
      Text('💡')
        .fontSize(16)
      Text('长按图片识别花草或者物品分享给朋友')
        .fontSize(14)
        .fontColor($r('app.color.text_secondary'))
    }
    .width('100%')
    .padding(12)
    .backgroundColor($r('app.color.background'))
    .borderRadius(8)
  }
  .width('100%')
  .padding(16)
  .backgroundColor($r('app.color.card_background'))
  .borderRadius(16)
  .margin(16)
}

配置说明：

  • ImageAnalyzerType.OBJECT_LOOKUP：物体搜索，用于识别植物、动物、物品等
  • enableAnalyzer(true)：启用AI分析器，用户长按图片时触发识别
  • 绑定aiController：连接到Vision Kit控制器

3.2 设置识别监听器

在onPageShow()中设置监听器来接收识别结果：

onPageShow(): void {
  // 1. 监听文字识别结果
  this.visionImageAnalyzerController.on('textAnalysis', (text: string) => {
    console.info('[ImageScanPage] 📝 文字识别结果:', text);

    if (text && text.length > 0) {
      // 可以在这里处理识别到的文字
      this.handleTextRecognition(text);
    }
  });

  // 2. 监听主体识别结果
  this.visionImageAnalyzerController.on('subjectAnalysis',
    (subjects: visionImageAnalyzer.Subject[]) => {
      console.info('[ImageScanPage] 🎯 主体识别结果:', JSON.stringify(subjects));

      if (subjects && subjects.length > 0) {
        // 可以在这里处理识别到的主体
        this.handleSubjectRecognition(subjects);
      }
    });

  // 3. 监听物体搜索结果（重点：用于植物识别）
  this.visionImageAnalyzerController.on('objectLookup',
    (objects: visionImageAnalyzer.ObjectInfo[]) => {
      console.info('[ImageScanPage] 🌿 物体识别结果:', JSON.stringify(objects));

      if (objects && objects.length > 0) {
        // 处理植物识别结果
        this.handlePlantRecognition(objects);
      }
    });

  // 4. 监听识别失败
  this.visionImageAnalyzerController.on('analyzerFailed', (error: BusinessError) => {
    console.error('[ImageScanPage] ❌ 识别失败:', JSON.stringify(error));

    promptAction.showToast({
      message: '识别失败，请重试',
      duration: 2000
    });
  });
}

监听器说明：

  • textAnalysis：文字识别结果（OCR）
  • subjectAnalysis：主体识别结果（可用于抠图）
  • objectLookup：物体搜索结果（用于植物识别）
  • analyzerFailed：识别失败回调

3.3 处理植物识别结果

/**
 * 处理植物识别结果
 */
private handlePlantRecognition(objects: visionImageAnalyzer.ObjectInfo[]): void {
  if (!objects || objects.length === 0) {
    console.warn('[ImageScanPage] 未识别到物体');
    return;
  }

  // 获取第一个识别结果（通常是置信度最高的）
  const firstObject = objects[0];

  // 提取识别信息
  const objectName = firstObject.name || '未知物体';
  const confidence = firstObject.confidence || 0;
  const category = firstObject.category || '未分类';

  console.info('[ImageScanPage] 识别结果:');
  console.info(`  - 名称: ${objectName}`);
  console.info(`  - 置信度: ${(confidence * 100).toFixed(2)}%`);
  console.info(`  - 类别: ${category}`);

  // 显示识别结果
  this.showRecognitionResult(objectName, confidence, category);

  // 语音播报结果
  this.speakRecognitionResult(objectName, confidence);

  // 保存到识别历史
  this.saveRecognitionHistory(objectName, confidence, category);
}

/**
 * 显示识别结果对话框
 */
private showRecognitionResult(name: string, confidence: number, category: string): void {
  const confidencePercent = (confidence * 100).toFixed(2);

  AlertDialog.show({
    title: '识别结果',
    message: `🌿 ${name}\n\n` +
             `📊 置信度: ${confidencePercent}%\n` +
             `🏷️ 类别: ${category}`,
    primaryButton: {
      value: '确定',
      action: () => {
        console.info('[ImageScanPage] 用户确认识别结果');
      }
    },
    secondaryButton: {
      value: '重新识别',
      action: () => {
        console.info('[ImageScanPage] 用户选择重新识别');
        promptAction.showToast({
          message: '请长按图片重新识别',
          duration: 2000
        });
      }
    }
  });
}

/**
 * 语音播报识别结果
 */
private async speakRecognitionResult(name: string, confidence: number): Promise<void> {
  try {
    const confidencePercent = (confidence * 100).toFixed(0);
    const text = `识别完成，这是${name}，置信度${confidencePercent}%`;

    await ttsService.speak(text);
    console.info('[ImageScanPage] 识别结果已播报');
  } catch (error) {
    console.error('[ImageScanPage] 播报失败:', error);
  }
}

识别结果处理流程：

  1. 提取识别信息（名称、置信度、类别）
  2. 显示识别结果对话框
  3. 语音播报识别结果
  4. 保存到识别历史

四、识别历史记录

4.1 定义历史记录数据模型

/**
 * 识别历史记录接口
 */
interface RecognitionHistory {
  id: string;              // 唯一标识
  objectName: string;      // 识别对象名称
  confidence: number;      // 置信度（0-1）
  category: string;        // 类别
  imageUri: string;        // 图片URI
  timestamp: number;       // 识别时间戳
}

4.2 保存识别历史

使用Preferences保存识别历史记录：

import { preferences } from '@kit.ArkData';

/**
 * 保存识别历史
 */
private async saveRecognitionHistory(
  name: string,
  confidence: number,
  category: string
): Promise<void> {
  try {
    const context = getContext(this) as common.UIAbilityContext;

    // 1. 获取Preferences实例
    const dataPreferences = await preferences.getPreferences(
      context,
      'recognition_history'
    );

    // 2. 读取现有历史记录
    const historyJson = await dataPreferences.get('history_list', '[]') as string;
    const historyList: RecognitionHistory[] = JSON.parse(historyJson);

    // 3. 创建新记录
    const newRecord: RecognitionHistory = {
      id: Date.now().toString(),
      objectName: name,
      confidence: confidence,
      category: category,
      imageUri: this.selectedImageUri,
      timestamp: Date.now()
    };

    // 4. 添加到历史记录（最新的在前面）
    historyList.unshift(newRecord);

    // 5. 限制历史记录数量（最多保存50条）
    if (historyList.length > 50) {
      historyList.splice(50);
    }

    // 6. 保存到Preferences
    await dataPreferences.put('history_list', JSON.stringify(historyList));
    await dataPreferences.flush();

    console.info('[ImageScanPage] ✅ 识别历史已保存');
  } catch (error) {
    console.error('[ImageScanPage] 保存历史失败:', error);
  }
}

4.3 读取识别历史

/**
 * 读取识别历史
 */
private async loadRecognitionHistory(): Promise<RecognitionHistory[]> {
  try {
    const context = getContext(this) as common.UIAbilityContext;

    // 获取Preferences实例
    const dataPreferences = await preferences.getPreferences(
      context,
      'recognition_history'
    );

    // 读取历史记录
    const historyJson = await dataPreferences.get('history_list', '[]') as string;
    const historyList: RecognitionHistory[] = JSON.parse(historyJson);

    console.info(`[ImageScanPage] 读取到${historyList.length}条历史记录`);
    return historyList;
  } catch (error) {
    console.error('[ImageScanPage] 读取历史失败:', error);
    return [];
  }
}

4.4 显示识别历史

可以在页面中添加一个按钮来查看历史记录：

// 在build方法中添加
Button('查看历史')
  .fontSize(14)
  .backgroundColor($r('app.color.primary_professional'))
  .onClick(async () => {
    const history = await this.loadRecognitionHistory();

    if (history.length === 0) {
      promptAction.showToast({
        message: '暂无识别历史',
        duration: 2000
      });
      return;
    }

    // 跳转到历史记录页面
    router.pushUrl({
      url: 'pages/Feature/RecognitionHistoryPage',
      params: { history: history }
    });
  })

五、语音播报优化

5.1 图片加载完成提示

/**
 * 朗读图片加载完成提示
 */
private async speakImageLoadedTip(): Promise<void> {
  try {
    const tipText = '图片选择完成，请长按图片进行分享或者搜索';
    await ttsService.speak(tipText, 1.0, 1.0);
    console.info('[ImageScanPage] TTS提示已播报');
  } catch (error) {
    console.error('[ImageScanPage] TTS播报失败:', error);
  }
}

5.2 识别结果播报

/**
 * 语音播报识别结果
 */
private async speakRecognitionResult(name: string, confidence: number): Promise<void> {
  try {
    // 根据置信度调整播报内容
    const confidencePercent = (confidence * 100).toFixed(0);
    let text = '';

    if (confidence >= 0.8) {
      text = `识别完成，这很可能是${name}，置信度${confidencePercent}%`;
    } else if (confidence >= 0.5) {
      text = `识别完成，这可能是${name}，置信度${confidencePercent}%`;
    } else {
      text = `识别完成，但置信度较低，可能是${name}，置信度${confidencePercent}%`;
    }

    await ttsService.speak(text);
    console.info('[ImageScanPage] 识别结果已播报');
  } catch (error) {
    console.error('[ImageScanPage] 播报失败:', error);
  }
}

六、完整页面代码

6.1 页面状态管理

@Entry
@ComponentV2
struct ImageScanPage {
  // 图片相关
  @Local selectedImageUri: string = '';
  @Local selectedPixelMap: image.PixelMap | null = null;

  // Vision Kit控制器
  private visionImageAnalyzerController: visionImageAnalyzer.VisionImageAnalyzerController =
    new visionImageAnalyzer.VisionImageAnalyzerController();

  // 识别结果
  @Local recognitionResult: string = '';
  @Local recognitionConfidence: number = 0;

  // 生命周期
  async aboutToAppear(): Promise<void> {
    // 初始化TTS服务
    await ttsService.initialize();

    // 检查是否有传入的图片URI
    const params = router.getParams() as Record<string, string>;
    if (params && params['imageUri']) {
      this.selectedImageUri = params['imageUri'];
      await this.convertUriToPixelMap(this.selectedImageUri);
    }
  }

  onPageShow(): void {
    // 设置Vision Kit监听器
    this.setupVisionListeners();
  }

  onPageHide(): void {
    // 停止TTS
    ttsService.stop();
  }

  aboutToDisappear(): void {
    // 释放PixelMap
    if (this.selectedPixelMap) {
      this.selectedPixelMap.release();
      this.selectedPixelMap = null;
    }
  }
}

6.2 设置监听器

/**
 * 设置Vision Kit监听器
 */
private setupVisionListeners(): void {
  // 文字识别
  this.visionImageAnalyzerController.on('textAnalysis', (text: string) => {
    console.info('[ImageScanPage] 文字识别:', text);
  });

  // 主体识别
  this.visionImageAnalyzerController.on('subjectAnalysis',
    (subjects: visionImageAnalyzer.Subject[]) => {
      console.info('[ImageScanPage] 主体识别:', JSON.stringify(subjects));
    });

  // 物体搜索（植物识别）
  this.visionImageAnalyzerController.on('objectLookup',
    (objects: visionImageAnalyzer.ObjectInfo[]) => {
      console.info('[ImageScanPage] 物体识别:', JSON.stringify(objects));
      this.handlePlantRecognition(objects);
    });

  // 识别失败
  this.visionImageAnalyzerController.on('analyzerFailed', (error: BusinessError) => {
    console.error('[ImageScanPage] 识别失败:', JSON.stringify(error));
    promptAction.showToast({
      message: '识别失败，请重试',
      duration: 2000
    });
  });
}

七、实操练习

练习1：测试植物识别

任务：拍摄或选择一张植物图片进行识别

步骤：

  1. 运行应用，进入"扫一扫"页面
  2. 点击"拍照"或"选择图片"
  3. 选择一张清晰的植物图片
  4. 听取语音提示"图片选择完成"
  5. 长按图片，等待识别
  6. 查看识别结果对话框
  7. 听取语音播报的识别结果

预期结果：

  • 图片正常显示
  • 长按后出现识别界面
  • 显示识别结果（名称、置信度、类别）
  • 语音播报识别结果

练习2：查看识别历史

任务：查看之前的识别记录

步骤：

  1. 完成多次植物识别
  2. 点击"查看历史"按钮
  3. 查看历史记录列表
  4. 点击某条历史记录查看详情

预期结果：

  • 历史记录按时间倒序排列
  • 显示识别对象名称和置信度
  • 可以查看历史图片

练习3：测试不同置信度

任务：测试不同清晰度图片的识别效果

步骤：

  1. 选择一张清晰的植物图片（预期高置信度）
  2. 选择一张模糊的植物图片（预期低置信度）
  3. 选择一张非植物图片（预期识别为其他物体）
  4. 对比不同情况下的识别结果和语音播报

预期结果：

  • 清晰图片置信度 > 80%
  • 模糊图片置信度 < 50%
  • 语音播报根据置信度调整措辞

八、常见问题与解决方案

问题1：长按图片无反应

现象：长按图片后没有出现识别界面

可能原因：

  1. 未启用enableAnalyzer
  2. PixelMap格式不正确
  3. 监听器未正确设置

解决方案：

// 1. 确保启用分析器
Image(this.selectedPixelMap, {
  types: [ImageAnalyzerType.OBJECT_LOOKUP],
  aiController: this.visionImageAnalyzerController
})
  .enableAnalyzer(true)  // 必须设置

// 2. 确保PixelMap格式正确
const pixelMap = await imageSourceApi.createPixelMap({
  desiredPixelFormat: image.PixelMapFormat.RGBA_8888
});

// 3. 在onPageShow中设置监听器
onPageShow(): void {
  this.setupVisionListeners();
}

问题2：识别结果不准确

现象：识别结果与实际物体不符

可能原因：

  1. 图片质量差（模糊、光线不足）
  2. 物体不在识别库中
  3. 图片角度不佳

解决方案：

// 提示用户拍摄清晰图片
AlertDialog.show({
  title: '拍摄建议',
  message: '为了获得更好的识别效果，请：\n' +
           '1. 确保光线充足\n' +
           '2. 对准物体拍摄\n' +
           '3. 保持图片清晰\n' +
           '4. 尽量填满画面',
  primaryButton: {
    value: '知道了',
    action: () => {}
  }
});

问题3：识别历史保存失败

现象：识别完成但历史记录中没有

解决方案：

// 添加错误处理和日志
private async saveRecognitionHistory(...): Promise<void> {
  try {
    // 保存逻辑...
    console.info('[ImageScanPage] ✅ 历史已保存');
  } catch (error) {
    console.error('[ImageScanPage] ❌ 保存失败:', error);

    // 提示用户
    promptAction.showToast({
      message: '保存历史失败',
      duration: 2000
    });
  }
}

九、总结

本篇教程完成了植物识别功能的实现，主要包括：

✅ 已实现功能

功能 说明
图片选择 相册选择、相机拍照
图片处理 URI转PixelMap（RGBA_8888）
物体识别 基于Vision Kit的OBJECT_LOOKUP
结果展示 对话框显示识别信息
语音播报 TTS播报识别结果
历史记录 Preferences保存识别历史

🎯 核心技术点

  1. Vision Kit物体识别：ImageAnalyzerType.OBJECT_LOOKUP
  2. PixelMap格式转换：RGBA_8888格式要求
  3. 识别结果处理：提取名称、置信度、类别
  4. 数据持久化：Preferences保存历史记录
  5. 语音反馈：TTS播报识别结果

🚀 下一步

在下一篇教程中，我们将学习：

  • 病虫害诊断功能
  • 病虫害数据库设计
  • 防治建议推荐
  • 病虫害记录管理

恭喜！ 🎉 你已经完成了植物识别功能的开发。现在你的应用可以识别植物并提供语音反馈，为智慧农业管理增添了AI能力。

# harmonyos # 华为
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