图像标注（ImageLabeler）使用指导：拍照识物

• 它能做什么
• 准备工作
• 案例一：拍照识物
• 案例二：调节阈值并列出全部标签
• 案例三：对准就认：实时识别画面里的东西
• 结果数据说明
• 常见问题
• 完整 .aia 源码与操作指导

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机器学习套件(ML Kit)组件在在线版和教育版中提供，离线版（含机房版）不包含。

它能做什么

图像标注识别一张照片里有什么：花、食物、天空、建筑、猫、狗等 400 多种通用类别，每个标签带置信度，并同时给出英文原名和中文名。常用于「拍照识物」。

准备工作

• 置信度阈值：默认 0.5，低于阈值的标签不返回；调低能看到更多但更不确定的结果。
• 实时识别：在设计器里放一个垂直布局当「预览容器」，「打开实时摄像头」后对准东西就显示它是什么。
• 联机调试：安卓上用 AI 伴侣调试需要安装 MLKit 版 AI 伴侣（应用宝，包名 cn.fun123.appinventor）；普通版伴侣不含识别引擎，调用时会触发「屏幕.出现错误时」（错误码 4722）。直接打包 APK 安装测试不受影响。
• 安装包体积：只有用到本组件的 App 才会打包它的识别引擎与模型，体积以编译结果为准。
• 鸿蒙：暂不支持：鸿蒙系统没有开放通用图像分类接口，图片识别与实时摄像头都会触发「标注失败」。

案例一：拍照识物

「获得标签」事件直接给出最可能的标签（英文和中文）：

procedure 标注(路径) {
  图像_预览.Picture = 路径
  图像标注1.LabelFromFile(路径)
}
when 图像选择器_相册.AfterPicking() { 标注(图像选择器_相册.Selection) }
when 照相机1.AfterPicture(图像位址) { 标注(图像位址) }
when 图像标注1.GotLabels(最佳标签, 最佳中文名, 标签列表, 中文名列表, 结果JSON) {
  标签_结果.Text = join("最可能是：", 最佳中文名, "（", 最佳标签, "）")
}
when 图像标注1.NoLabelFound(操作) {
  标签_状态.Text = "没有高于阈值的标签，调低阈值再试"
}

案例二：调节阈值并列出全部标签

滑块改「置信度阈值」，结果 JSON 逐项列出中文名和百分比：

when 滑动条_阈值.PositionChanged(滑块位置) {
  图像标注1.ConfidenceThreshold = round(滑块位置 * 10) / 10
}
when 图像标注1.GotLabels(最佳标签, 最佳中文名, 标签列表, 中文名列表, 结果JSON) {
  var 行 = list()
  foreach 项 in Web客户端1.JsonTextDecodeWithDictionaries(结果JSON) {
    listAdd(行, join(dictget(项, "name", ""), "  ", round(dictget(项, "confidence", 0) * 100), "%"))
  }
  列表显示框_标签.Elements = 行
}

案例三：对准就认：实时识别画面里的东西

「打开实时摄像头」后预览区左上角直接显示最可能的中文名和置信度；「实时获得标签」的参数与「获得标签」相同，没认出东西时最佳标签为空、列表为空：

when 按钮_实时.Click() {
  图像标注1.PreviewContainer = 垂直布局_预览
  图像标注1.StartLiveCamera()
}
when 按钮_停止.Click() { 图像标注1.StopLiveCamera() }
when 图像标注1.LiveLabels(最佳标签, 最佳中文名, 标签列表, 中文名列表, 结果JSON) {
  标签_状态.Text = choose(最佳中文名 == "", "没认出来", join("实时：", 最佳中文名))
  列表显示框_标签.Elements = 中文名列表
}

结果数据说明

「标签列表」「中文名列表」按置信度从高到低排列；「结果JSON」每项含 label、name、confidence、index。「标签中文名」方法可以把英文标签转成中文。

常见问题

完整 .aia 源码与操作指导

下载 .aia 源码

导入 ImageLabelerDemo.aia 后可以直接打包 APK 运行；用 AI 伴侣联机调试请安装 MLKit 版 AI 伴侣。源码文件已通过正式编辑器载入、后台导入和 APK 编译校验；真机识别效果请以实际设备为准。

案例界面与积木源码在仓库 docs/markdown/reference/components/guide/examples/ImageLabelerDemo/，SHA-256：3d218ba0a4814b023a0399430e6b1862abd28df0c188e2a6c4813468e26fc0f9。