VsCode 搭建Flutter框架 开发环境相关问题 解决方案参考

目录

开场白

说明

思路

问题一  Android toolchain

问题二  Network resource

问题三 Chrome - develop for the web

开场白

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说明

先简单叙述一下我目前的情况,我在Vscode里面的插件下载了flutter 、dart,因为用vscode提示的自动下载flutter SDK失败,然后选择的是去手动下载然后添加到对应的路径里面,接着按照官网的文档配置好了AndroidStudio,最后使用Flutter doctor,出现了最开始下面的报错

因为这是第二次配置了,所以想着记录一下,看看是否能帮助到和我遇到相似问题的人


思路

安装和环境配置 | Flutter 中文文档 - Flutter 中文开发者网站 - Flutterhttps://docs.flutter.cn/get-started/install/https://docs.flutter.cn/get-started/install/https://docs.flutter.cn/get-started/install/https://docs.flutter.cn/get-started/install/https://docs.flutter.cn/get-started/install/https://docs.flutter.cn/get-started/install/https://docs.flutter.cn/get-started/install/https://docs.flutter.cn/get-started/install/https://docs.flutter.cn/get-started/install/https://docs.flutter.cn/get-started/install/https://docs.flutter.cn/get-started/install/

根据这里面的指南,我目前是想要使用Flutter框架开发一款APP所以并不需要解决上面的所有问题,只需要达到下面这个效果即可

提示:使用flutter doctor -v 可以更加详细的查看报错


问题一  Android toolchain

 这是一个关于Android SDK的配置问题,虽然我已经按照Flutter官网的配置下载和安装了相应的组件,但是依然报错

根据给的日志信息发现这里它给了一个方法

flutter config --android-sdk

我尝试使用,但是又给了一个报错,说是没找到对应的SDK,关键原因是缺失了路径

 接下来就是找到自己的Android sdk 然后贴在这个指令的后面

运行以下命令,将 <your-sdk-path> 替换为你实际的 Android SDK 路径:

flutter config --android-sdk <your-sdk-path>

例如,如果你的 Android SDK 安装在 C:\Users\John\AppData\Local\Android\Sdk,命令将是:

flutter config --android-sdk C:\Users\John\AppData\Local\Android\Sdk

查看SDK的方法有很多,比如点卡Android Studio 的Settings 里面 输入SDK 查找就可以得到

根据我自己的sdk路径进行了设置

 此时,我再次重新运行 flutter doctor -v,部分截图如下展示

 根据给的提示运行

flutter doctor --android-licenses

 接着根据给的提示 一直输入 y  然后回车就可以得到这样的回复

 再次输入 flutter doctor -v 查看是否解决问题,发现这个问题已经完整解决


问题二  Network resource

因为flutter这个框架在编译的时候很多时候需要去国外资源网站进行下载依赖,所以需要通过代理才能访问

打开CMD命令窗口,首先先检查你电脑中是否配置了

echo %HTTP_PROXY%

echo %HTTPS_PROXY%

如果有的话,可以把这两个清理一下

setx HTTP_PROXY ""
setx HTTPS_PROXY ""

打开终端(如 PowerShell 或命令提示符),运行以下命令:

setx HTTP_PROXY http://127.0.0.1:7890

setx HTTPS_PROXY http://127.0.0.1:7890

setx NO_PROXY "localhost,127.0.0.1,::1"

127.0.0.1  就是本机的意思   7890是端口号,可以根据实际情况填写你对应的端口

这里本质就是在新建一个环境变量,只不过是通过指令不是通过手动创建,我们可以打开环境变量查看到对应的PATH

 其实这三条命令行的目前是设置环境路径,如果发现明明设置了,但如果查找代理的时候发现没有返回路径的话就需要重启VSCode  还不行就重启电脑

重启之后,我们再检查一下代理的情况,发现就已经好了。(本质就是加了一个PATH路径,重启生效)

最后,在打开代理的情况下,再试试flutter doctor 这个指令

ok,咱们就把网络这个问题也解决了(必须要开代理)


问题三 Chrome - develop for the web

虽然现阶段这给问题并不会影响我们开发一款APP了,但是呢,有点强迫症,而且这个问题很好解决,所以我就再写一下吧

这个地方其实我们只需要安装一个Google浏览器或者Chrome浏览器就行,因为我这个电脑刚刚重装过所以没安装 

Chrome 官方下载 | 谷歌浏览器中文版官网https://www.chrome.net.cn/https://www.chrome.net.cn/https://www.chrome.net.cn/https://www.chrome.net.cn/https://www.chrome.net.cn/https://www.chrome.net.cn/可以根据我分享的链接下载,也可以直接从其他渠道下载正版的谷歌浏览器即可

在安装完成之后,重新打开vs code 输入flutter doctor 发现这个问题已经解决了


问题四 Visual Studio

这个问题也是我没有安装这个软件,因为我本身是在公司里面,我们公司没有购买Visual Studio正版,所以这款我就不能展示了,作为个人开发者的时候,可以去下载社区版使用,应该就可以解决这个报错

### 点云均值滤波算法概述 点云均值滤波是一种用于平滑点云数据并减少噪声的有效方法[^1]。其核心思想是对局部区域内的点进行平均计算,从而达到降低随机噪声的目的。通过调整滤波参数(如邻域半径或点数),可以灵活控制滤波强度以适应不同的应用场景。 以下是基于 Python 和 Open3D 或 PCL 的两种实现方式: --- ### 使用 Open3D 实现点云均值滤波 Open3D 是一种强大的开源库,支持多种点云处理操作。下面是一个利用 Open3D 进行均值滤波的代码示例[^3]: ```python import open3d as o3d import numpy as np # 加载点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("input_pcd.ply") # 转换为numpy数组以便后续处理 points = np.asarray(pcd.points) # 定义均值滤波函数 def mean_filter(points, k=50): filtered_points = [] pcd_tree = o3d.geometry.KDTreeFlann(pcd) for i in range(len(points)): _, idx, _ = pcd_tree.search_knn_vector_3d(points[i], k=k) avg_point = np.mean(points[idx], axis=0) filtered_points.append(avg_point) return np.array(filtered_points) # 应用均值滤波 filtered_points = mean_filter(points, k=50) # 创建新的点云集对象 filtered_pcd = o3d.geometry.PointCloud() filtered_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(filtered_points) # 可视化结果 o3d.visualization.draw_geometries([filtered_pcd]) ``` 上述代码实现了 KNN 邻域下的均值滤波功能,其中 `k` 参数定义了参与平均运算的邻居数量。 --- ### 使用 PCL 实现点云均值滤波 PCL (Point Cloud Library) 提供了一套完整的工具集来完成点云处理任务。下面是使用 PCL 对点云执行均值滤波的一个例子[^4]: ```cpp #include <pcl/io/ply_io.h> #include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h> int main() { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filtered_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // 读取点云文件 pcl::io::loadPLYFile<pcl::PointXYZ>("input_pcd.ply", *cloud); // 统计异常值移除过滤器 pcl::StatisticalOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> sor; sor.setInputCloud(cloud); sor.setMeanK(50); // 设置统计分析时考虑的近邻点数目 sor.setStddevMulThresh(1.0);// 设定标准差倍数阈值 sor.filter(*filtered_cloud); // 输出到新文件 pcl::io::savePLYFile<pcl::PointXYZ>("output_filtered_pcd.ply", *filtered_cloud); return 0; } ``` 此 C++ 示例演示了如何借助 PCL 中的 `StatisticalOutlierRemoval` 类对点云实施均值滤波效果。 --- ### 注意事项 尽管均值滤波具有良好的降噪能力,但它仅适合于无序点云的情况。对于有序点云,则推荐采用更高级别的滤波策略,例如高斯滤波或双边滤波[^2]。这些方法能够在保留更多几何细节的同时进一步提升点云的质量。 ---
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