Flutter - 原生交互 - 相册

Flutter+OpenHarmony开发智能家庭相册实战 跨平台开发框架Flutter与分布式操作系统OpenHarmony的结合,为智能家居应用开发提供了新的技术解决方案。Flutter的跨平台特性允许开发者使用单一代码库构建多端应用,而OpenHarmony的分布式能力则实现了设备间的无缝协同。这种技术组合特别适合家庭相册类应用,能够解决多设备同步、隐私权限控制等核心痛点。通过分布式数据管理,照片可以在手机、平板、智慧屏等设备间自动同步;基于角色的访问控制(RBAC)模型则能实现精细化的家庭成员权限管理。在实际开发中,需要重点关注Flutter与OpenHar 阅读详情

环境

Flutter 3.29

macOS Sequoia 15.4.1

Xcode 16.3

iOS 13.4.1
iOS 18.5

集成image_picker

在Flutter中可以使用image_picker插件实现从相册中获取图片

添加插件

flutter中访问相册image_picker插件

¥ flutter pub add image_picker
¥ flutter pub get

Xcode工程的GeneratePluginRegistrant新增了对应的注册代码

+ (void)registerWithRegistry:(NSObject<FlutterPluginRegistry>*)registry {
...
    [FLTImagePickerPlugin registerWithRegistrar:[registry       registrarForPlugin:@"FLTImagePickerPlugin"]];
...
}

更新Xcode的pod依赖

¥ pod update
1.png

添加权限

<key>NSPhotoLibraryUsageDescription</key>
<string>需要访问相册以选择图片</string>

<!-- image_picker也支持直接拍照 -->
<key>NSCameraUsageDescription</key>
<string>需要访问相机用于拍照</string>
<key>NSMicrophoneUsageDescription</key>
<string>需要访问麦克风用于拍摄视频</string>

获取单张照片

可以使用ImagePicker().pickerImage()获取单张图片

else if (index == 2) {
  _pickImage(ImageSource.gallery),
}
 Future<void> _pickImage(ImageSource source) async {
    try {
      // source值可以是相机(camera)或相册(gallery)
      final pickedFile = await ImagePicker().pickImage(source: source);

      if (pickedFile != null) {
        setState(() {
          if (mounted) {
            // pop弹窗并返回从相册中选择的图片
            Navigator.pop(context, pickedFile);
          }
        });
      }
    } catch (e) {
      debugPrint("图片选择错误: $e");
    }
  }

在上一个界面接收从相册中选择的图片并刷新界面

 floatingActionButton: FloatingActionButton(
        onPressed: () async {
          final result = await menuWidget(context: context);
          if (result != null) {
            setState(() {
              _defaultCover = result;
            });
          }
        },

        backgroundColor: Colors.orangeAccent,
        child: const Icon(Icons.add, color: Colors.white),
),

Future menuWidget({required BuildContext context}) async {
  return Navigator.push(
    context,
    PageRouteBuilder(
      opaque: false,
      barrierColor: Colors.black.withValues(alpha: 0.2),
      pageBuilder:
          (context, animation, secondaryAnimation) =>
              PopScope(canPop: true, child: MenuWidget()),
      transitionsBuilder:
          (context, animation, secondaryAnimation, child) => SlideTransition(
            position: Tween<Offset>(
              begin: const Offset(0.0, 2.4),
              end: Offset.zero,
            ).animate(animation),
            child: SlideTransition(
              position: Tween<Offset>(
                begin: Offset.zero,
                end: const Offset(0.0, 2.4),
              ).animate(secondaryAnimation),
              child: child,
            ),
          ),
    ),
  );
}

iOS

RPReplay_Final1750762491.mov_optimized.gif

Andorid

42_1750841362.mp4_optimized.gif

获取多张照片

可以使用ImagePicker().pickMultiImage()获取多张图片

_pickMultiImage(),
Future<void> _pickMultiImage() async {
    try {
      // 设置最多获取9张图片
      final pickedFiles = await ImagePicker().pickMultiImage(limit: 9);
      if (pickedFiles.isNotEmpty) {
        setState(() {
          if (mounted) {
            Navigator.pop(context, pickedFiles);
          }
        });
      }
    } catch (e) {
      debugPrint("图片选择错误: $e");
    }
}
floatingActionButton: FloatingActionButton(
        onPressed: () async {
          final result = await menuWidget(context: context);
          if (result != null) {
            setState(() {
              if (result is XFile) {
                _defaultCover = result;
                /// 选择多张照片
              } else if (result is List<XFile>) {
                _defaultCover = result[0];
              }
            });
          }
        },

        backgroundColor: Colors.orangeAccent,
        child: const Icon(Icons.add, color: Colors.white),
      ),

选择多张照片在iOS平台上只在14+才生效,用的是PhotosUI.framework中的PHPicker,因为手上测试机是13.4.1设备一直无法多选图片,查看源码

- (void)pickMultiImageWithMaxSize:(nonnull FLTMaxSize *)maxSize
                          quality:(nullable NSNumber *)imageQuality
                     fullMetadata:(BOOL)fullMetadata
                            limit:(nullable NSNumber *)limit
                       completion:(nonnull void (^)(NSArray<NSString *> *_Nullable,
                                                    FlutterError *_Nullable))completion {
  [self cancelInProgressCall];
  FLTImagePickerMethodCallContext *context =
      [[FLTImagePickerMethodCallContext alloc] initWithResult:completion];
  context.maxSize = maxSize;
  context.imageQuality = imageQuality;
  context.requestFullMetadata = fullMetadata;
  context.maxImageCount = limit.intValue;

  if (@available(iOS 14, *)) {
    [self launchPHPickerWithContext:context];
  } else {
    // Camera is ignored for gallery mode, so the value here is arbitrary.
    [self launchUIImagePickerWithSource:[FLTSourceSpecification makeWithType:FLTSourceTypeGallery
                                                                      camera:FLTSourceCameraRear]
                                context:context];
  }
}
17504193664484.jpg

limit值传了9,但是launchUIImagePickerWithSource:context:中没有对limit做任何处理代码

- (void)launchUIImagePickerWithSource:(nonnull FLTSourceSpecification *)source
                              context:(nonnull FLTImagePickerMethodCallContext *)context {
  UIImagePickerController *imagePickerController = [self createImagePickerController];
  imagePickerController.modalPresentationStyle = UIModalPresentationCurrentContext;
  imagePickerController.delegate = self;
  ...
ScreenRecording_06-25-2025.mov_optimized.gif

获取视频

使用ImagePicker().pickMedia()可以从相册获取视频文件

Future<void> _pickVideo() async {
    try {
      final pickedVideo = await ImagePicker().pickMedia();
      if (pickedVideo != null) {
        setState(() {
            
        });
      }
    } catch (e) {
      debugPrint("图片选择错误: $e");
    }
}
Snip20250625_1.png

获取多媒体文件

使用ImagePicker().pickMultipleMedia()可以从相册获取视频和照片

Future<void> _pickMultiMedia() async {
    try {
      final pickedMedia = await ImagePicker().pickMultipleMedia();
      setState(() {
        // 页面刷新
        Navigator.pop(context, pickedMedia);
      });
    } catch (e) {
      debugPrint("图片选择错误: $e");
    }
}

参考

  1. Image Picker plugin for Flutter
Flutter和原生iOS调用相册 文章链接:https://juejin.cn/post/6908232699673722888 目的: 实现一个flutter调用原生ios相册的功能,并传递照片 flutter的操作 flutter用来传递的模块叫channel,这里我们使用MethodChannel // 注册通道 MethodChannel _methodChannel = MethodChannel("picture_page"); // 发送消息 _methodChannel.invokeMapMethod("picture 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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状态管理:Provider适合中小型项目,大型项目可进阶学习Bloc(处理复杂业务逻辑);性能优化:可借助Flutter DevTools的“Performance”面板,定位重建和卡顿问题;原生交互:复杂场景(如支付、地图)需自定义Platform Channel,实现Flutter与原生的双向通信。后续可重点关注Flutter 3.0+的新特性,如Impeller渲染引擎(替代Skia,提升iOS性能)、Material 3组件库等,持续提升应用体验。如果有具体场景的技术难题,欢迎在评论区交流。

2401_89233725的博客 803

开源鸿蒙 Flutter 实战|图片预览功能完整实现(含底部操作栏修复)

开源鸿蒙 Flutter 图片预览功能实现 本文基于 Flutter 框架,在开源鸿蒙平台实现了一套完整的图片预览组件,包含以下核心功能: ✅ 交互功能:支持双指缩放、单指拖拽、双击放大/缩小 ✅ 动画效果:集成 Hero 动画实现平滑页面过渡 ✅ 相册存储:内置权限请求与图片保存功能 ✅ 兼容适配:通过开源鸿蒙虚拟机验证,完美适配鸿蒙设备 ✅ 问题修复:详细解决底部操作栏显示异常问题 提供完整代码实现,包含依赖配置、权限处理及组件封装,可直接集成到项目中,显著提升应用图片浏览体验。 (摘要字数:149字)

Hello_7777的博客 1116

Flutter for OpenHarmony 交互体验实战合集:底部导航优化 + 萌系用户反馈全攻略

Flutter for OpenHarmony跨平台技术。

jiejiejiejie_的博客 145

Flutter调用HarmonyOS NEXT原生相机拍摄&相册选择照片视频

Flutter调用HarmonyOS NEXT原生方法,到相机相册选择照片视频,相机拍摄图片视频实践

nanxuan521的专栏 2997

Flutter从相册选择图片和相机拍照(image_picker)

Flutter中从相册选择图片和拍照获取图片教程

喻志强的博客 6万+

20、Flutter - 混合开发(一)Flutter调用iOS原生相册功能选图片

混合开发 详细代码参见Demo Demo地址 -> flutter_testdemo7 混合开发总共两种 1、Flutter 项目调用原生的某些功能 2、原生项目里面包含 Flutter模块 不建议Flutter 和 原生来回切换, 1、性能损耗 2、内存的泄露 开启了一个Flutter的页面!开辟了8M的内存空间,但是销毁的时候只销毁了2M,是很占内存的所以不要多开Flutter的页面 Flutter 定义是一个单独的APP 与原生的通讯交互 需要通过通道 channe...

shengdaVolleyball的博客 1245

【Flutter混编】InAppWebView常见配置&相册问题处理

Flutter自带WebView不想说啥了,就这样吧。 反正一番周折之后选择使用第三方的InAppWebView。看源码可以看出本质上是用了Platform调回原生平台的webview,但是xing nen

CROW的博客 6253

Flutter 跨端原生交互全解析:对接鸿蒙 / Android/iOS 原生能力

Flutter 的跨端能力虽强,但无法完全脱离原生平台 —— 比如调用鸿蒙分布式文件服务、Android 相机、iOS 相册、支付 SDK 等,都需要与原生代码交互。本文将从通信原理、基础交互、高级实战三个维度,用 6000 字 + 完整代码案例,带你掌握 Flutter 与鸿蒙 / Android/iOS 的原生交互全流程,解决 “Flutter 调用原生能力” 的所有痛点。Method Channel 是最常用的交互方式,适用于 “Flutter 调用原生方法,原生返回结果” 的场景。

2501_94436368的博客 1603

Flutter 混合开发、与原生交互、在原生中嵌入flutter模块

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qq_27909209的博客 3579

Flutter 相册选择图片和相机拍照

Flutter 获取相册中的图片和用相机拍照   在原生开发中,拍照及从图库选择图片是非常常见的需求,而且原生的图片选择第三方库也有很多并且很完善了。Flutter 也给我们提供了好用的图片选择插件,iOS 和 Android 都可以使用! 使用方法   首先添加依赖:   在 pubspec.yaml 加入 image_picker 的依赖,然后 ctrl + s 保存即可。在 Flutter...

H.A.N的博客 2035
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忘川三
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