Asynchronous 试图找出未来，异步，等待在颤振认知面部识别

在下面提到的代码中，我试图等待faceAPIOne（）和faceAPITwo函数以及faceVerify（）函数的返回值。目前，我在null异常上调用了方法，然后我打印了faceAPIOne的值。我做错了什么？我试图参考下面提到的链接

您可以使用下面提到的代码来重现问题

FaceOneModel faceOneModel;
var faceVerifyIdOne;
List<dynamic> decodedFace1;
Future<String> faceAPIOne() async {
  final bytes = image.readAsBytesSync();
  var uri = Uri.parse(
      "https://eastus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0/detect?returnFaceId=true");
  var request = http.Request("POST", uri)
    ..headers['Ocp-Apim-Subscription-Key'] =
        "Your Key"
    ..headers['Content-Type'] = "application/octet-stream"
    ..bodyBytes = bytes;

  var response = await request.send();
  print(request);
  print(response.statusCode);
  response.stream.transform(utf8.decoder).listen((value) {
    print(value);
    decodedFace1 = json.decode(value);
    print(decodedFace1);
    faceOneModel = FaceOneModel.fromJson(decodedFace1[0]);
    print("face one function "+faceOneModel.face1);
    // setState(() {
    //   faceVerifyIdOne = faceOneModel.face1;
    // });
  });
  return faceOneModel.face1;
}

var faceTwo;
var _result;
String ensembleUrl = 'my web url';
Future<Uint8List> _networkImageToByte() async {
  final http.Response response = await http.post(
    "My webservice Hyperlink",
    headers: {
      "Content-Type": "application/json",
    },
    body: jsonEncode(
      {
        "custId": phoneUserId,
      },
    ),
  );
  if (response.statusCode == 200) {
    var _jsonConvertor = json.decode(response.body);
    var _jsonConvertorD = _jsonConvertor['d'];
    print(_jsonConvertorD);
    List<dynamic> list = json.decode(_jsonConvertorD);
    NetworkModel networkModel = NetworkModel.fromJson(list[0]);
    _result = networkModel.imageName;
  }
  Uint8List byteImage = await networkImageToByte(ensembleUrl + _result);

  // setState(() {
  //   faceTwo = byteImage;
  // });
  return byteImage;
}

var faceVerifyIdTwo;
FaceTwoModel faceTwoModel;
List<dynamic> decodedFace2;
Future<String> faceAPITwo() async {
  // faceTwo = await _networkImageToByte();
  // final bytes = image.readAsBytesSync();
  var uri = Uri.parse(
      "https://eastus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0/detect?returnFaceId=true");
  var request = new http.Request("POST", uri)
    ..headers['Ocp-Apim-Subscription-Key'] =
        "your Key"
    ..headers['Content-Type'] = "application/octet-stream"
    ..bodyBytes = await _networkImageToByte();

  var response = await request.send();
  print(request);
  print(response.statusCode);
  response.stream.transform(utf8.decoder).listen((value) {
    print(value);
    decodedFace2 = json.decode(value);
    print(decodedFace2);
    faceTwoModel = FaceTwoModel.fromJson(decodedFace2[0]);
    print('face two function'+faceTwoModel.face2);
    // setState(() {
    //   faceVerifyIdTwo = faceTwoModel.face2;
    // });
  });
  return faceTwoModel.face2;
}

ResultModel resultModel;
var verifyFace;
var faceSingle;
var faceDouble;
Future<String> faceVerify() async {
  // print('faceOne call back '+await faceAPIOne());
  // print('facetow call back '+await faceAPITwo());
  // var a = await faceAPIOne();
  // var b = await faceAPITwo();
  // print(a);
  print('face one '+await faceAPIOne());
  final response = await http.post(
    "https://eastus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0/verify",
    headers: {
      "Ocp-Apim-Subscription-Key": "Your Key",
      "Content-Type": "application/json",
    },
    body: jsonEncode(
      {"faceId1": 'abc', "faceId2": await faceAPITwo()},
    ),
  );
  print(response.body);
  verifyFace = json.decode(response.body);
  print('${verifyFace['isIdentical']}');

  if (verifyFace['isIdentical'] == true) {
    showDialog(
      barrierDismissible: false,
      context: context,
      builder: (BuildContext context) {
        return AlertDialog(
          title: Text(
            "Success",
            style: TextStyle(color: Colors.green),
          ),
          content: Text(
            "Face Verification Success!!!",
            style: TextStyle(),
          ),
          actions: <Widget>[
            FlatButton(
              child: Text(
                "OK",
                style: TextStyle(),
              ),
              onPressed: () {
                Navigator.push(
                  context,
                  MaterialPageRoute(builder: (context) => IndexPage()),
                );
                // Navigator.pop(context);
              },
            )
          ],
        );
      },
    );
  } else if (verifyFace['isIdentical'] == false) {
    showDialog(
      barrierDismissible: false,
      context: context,
      builder: (BuildContext context) {
        return AlertDialog(
          title: Text(
            "Alert",
            style: TextStyle(color: Colors.red),
          ),
          content: Text(
            "Face Verification Failed!!!",
            style: TextStyle(),
          ),
          actions: <Widget>[
            FlatButton(
              child: Text(
                "OK",
                style: TextStyle(),
              ),
              onPressed: () {
                Navigator.push(
                  context,
                  MaterialPageRoute(builder: (context) => OtpPage()),
                );
              },
            ),
          ],
        );
      },
    );
  }
  return 'success';
}

FaceOneModel FaceOneModel；
var faceVerifyIdOne；
表1；
Future faceAPIOne（）异步{
final bytes=image.readAsBytesSync（）；
var uri=uri.parse(
"https://eastus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0/detect?returnFaceId=true");
var request=http.request（“POST”，uri）
..headers['Ocp-Apim-Subscription-Key']=
“你的钥匙”
..headers['Content-Type']=“应用程序/八位字节流”
..bodyBytes=字节；
var response=wait request.send（）；
打印（请求）；
打印（响应状态码）；
response.stream.transform（utf8.decoder）.listen（（值）{
印刷品（价值）；
decodedFace1=json.decode（值）；
打印（解码FACE1）；
faceOneModel=faceOneModel.fromJson（decodedFace1[0]）；
打印（“face one功能”+faceOneModel.face1）；
//设置状态（）{
//faceVerifyIdOne=faceOneModel.face1；
// });
});
返回faceOneModel.face1；
}
var faceTwo；
var_结果；
String ensembleUrl='我的web url'；
Future _networkImageToByte（）异步{
final http.Response Response=wait http.post(
“我的Web服务超链接”，
标题：{
“内容类型”：“应用程序/json”，
},
正文：JSONECODE(
{
“custId”：phoneUserId，
},
),
);
如果（response.statusCode==200）{
var_jsonConvertor=json.decode（response.body）；
var _jsonConvertorD=_jsonConvertorD['d']；
打印（_jsonConvertorD）；
List=json.decode（_jsonConvertorD）；
NetworkModel NetworkModel=NetworkModel.fromJson（列表[0]）；
_结果=networkModel.imageName；
}
Uint8List byteImage=等待networkImageToByte（集成URL+_结果）；
//设置状态（）{
//faceTwo=byteImage；
// });
通过teimage返回；
}
var faceVerifyIdTwo；
FaceTwoModel FaceTwoModel；
表2；
Future faceAPITwo（）异步{
//faceTwo=等待_networkImageToByte（）；
//final bytes=image.readAsBytesSync（）；
var uri=uri.parse(
"https://eastus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0/detect?returnFaceId=true");
var request=newhttp.request（“POST”，uri）
..headers['Ocp-Apim-Subscription-Key']=
“你的钥匙”
..headers['Content-Type']=“应用程序/八位字节流”
…bodyBytes=等待_networkImageToByte（）；
var response=wait request.send（）；
打印（请求）；
打印（响应状态码）；
response.stream.transform（utf8.decoder）.listen（（值）{
印刷品（价值）；
decodedFace2=json.decode（值）；
打印（解码FACE2）；
faceTwoModel=faceTwoModel.fromJson（decodedFace2[0]）；
打印（'face two function'+FaceToModel.face2）；
//设置状态（）{
//faceVerifyIdTwo=FaceWoModel.face2；
// });
});
返回FaceToModel.face2；
}
结果模型结果模型；
var验证面；
var-faceSingle；
var faceDouble；
Future faceVerify（）异步{
//打印（'faceOne回调'+等待FaceApoine（））；
//打印（'facetow回调'+等待faceAPITwo（））；
//var a=等待faceAPIOne（）；
//var b=等待faceAPITwo（）；
//印刷品（a）；
打印（'face one'+等待face Apoine（））；
最终响应=等待http.post(
"https://eastus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0/verify",
标题：{
“Ocp Apim订阅密钥”：“您的密钥”，
“内容类型”：“应用程序/json”，
},
正文：JSONECODE(
{“faceId1”：“abc”，“faceId2”：等待faceAPITwo（），
),
);
打印（响应.正文）；
verifyFace=json.decode（response.body）；
打印（“${verifyFace['isIdentical']}”）；
if（verifyFace['isIdentical']==true）{
显示对话框(
禁止：错误，
上下文：上下文，
生成器：（BuildContext上下文）{
返回警报对话框(
标题：正文(
“成功”，
样式：TextStyle（颜色：Colors.green），
),
内容：文本(
“人脸验证成功！！！”，
样式：TextStyle（），
),
行动：[
扁平按钮(
子：文本(
“好的”，
样式：TextStyle（），
),
已按下：（）{
导航器。推(
上下文
MaterialPage路由（生成器：（上下文）=>IndexPage（）），
);
//Navigator.pop（上下文）；
},
)
],
);
},
);
}else if（verifyFace['isIdentical']==false）{
显示对话框(
禁止：错误，
上下文：上下文，
生成器：（BuildContext上下文）{
返回警报对话框(
标题：正文(
“警报”，
样式：TextStyle（颜色：Colors.red），
),
内容：文本(
“人脸验证失败！！！”，
样式：TextStyle（），
),
行动：[
扁平按钮(
子：文本(
“好的”，
样式：TextStyle（），
),
已按下：（）{
导航器。推(
上下文
MaterialPage路由（生成器：（上下文）=>OtpPage（）），
);
},
),
],
);
},
);
}
回归"成功",；
}

---

提前感谢您的帮助。

faceOneModel

不会在您到达

faceOneAPI

的最后一行时填充，因为流没有机会处理响应

假设您使用的是

包：http

，可以执行以下操作以避免使用流：

Future<String> faceAPIOne() async {
  // ...

  // Takes a StreamResponse and converts it to a Response 
  // which has the entire response body
  final value = await http.Response.fromStream(response);
  faceOneModel = json.decode(value.body);

  // ...

  return faceOneModel.face1;
}

Future faceAPIOne（）异步{
// ...
//获取StreamResponse并将其转换为响应
//哪个没有