APPinventor APP闪退

APP Inventor是一款由Google开发的开源应用程序设计工具，它允许用户通过拖拽积木式的界面构建Android应用。如果遇到APP闪退的情况，可能是由以下几个原因导致：

1. **兼容性问题**：APP Inventor创建的应用可能与手机的操作系统版本不兼容，或者手机硬件配置较低，无法支持复杂的应用运行。

2. **程序错误**：在设计过程中，如果组件组合或事件处理不当，可能导致应用内部逻辑错误，引发崩溃。

3. **资源不足**：如果应用占用过多内存或CPU资源，当设备内存不足或性能压力大时，可能会导致闪退。

4. **安装问题**：有时下载的安装包可能存在损坏，需要检查是否从官方渠道获取，并尝试重新安装。

5. **更新冲突**：如果有新的APP Inventor版本或应用内有更新，与当前系统存在冲突，也可能会引起闪退。

解决策略可以包括：
1. 检查并升级到最新的APP Inventor版本和手机系统。
2. 确保所有组件都正确连接，并检查是否有循环引用或无限递归等问题。
3. 清除应用缓存和数据，然后重新安装。
4. 在APP Inventor论坛寻求帮助，看是否有类似问题的解决方案。

相关问题

app inventor调用旷世科技用App Inventor做一个人脸识别的app

使用App Inventor开发一个人脸识别的app需要涉及到图像识别的技术，因此需要使用到第三方图像识别API。其中，旷世科技也提供了人脸识别的API，可以用于开发人脸识别的App。

以下是使用旷世科技的人脸识别API实现人脸识别的步骤：

1. 在旷世科技平台注册账号，创建应用，获取App ID和API Key。

2. 在App Inventor中创建一个新项目，添加组件“Web”。

3. 设置Web组件的属性，将URL属性设置为旷世科技提供的人脸识别API的请求地址，并将App ID和API Key作为参数传递。例如：

https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/detect?api_key=API_KEY&api_secret=API_SECRET&image_base64=IMAGE_BASE64&return_attributes=gender,age,smiling,emotion,ethnicity,beauty,skinstatus

其中，API_KEY和API_SECRET是通过旷世科技平台获取的，IMAGE_BASE64是待识别的图片的Base64编码格式。

4. 在App Inventor中添加组件“Camera”，用于拍摄照片。

5. 在App Inventor中添加组件“Canvas”，用于显示拍摄的照片和识别结果。

6. 编写App Inventor代码，实现拍摄照片、将照片转换为Base64格式、发送请求到旷世科技平台、解析返回结果、在Canvas上显示结果等功能。

7. 在App Inventor中测试并调试App。

需要注意的是，使用旷世科技平台的人脸识别API需要申请开通并获取相应权限，同时需要遵循相关法律法规和隐私保护原则。

app inventor调用图像识别_用App Inventor做一个人脸识别的app

使用 App Inventor 进行图像识别需要借助第三方 API，这里以使用百度人脸识别 API 为例。

1. 注册百度云账号并创建人脸识别应用，获取 API Key 和 Secret Key；
2. 在 App Inventor 中导入 Web 模块，配置 Web1 的属性 URL 为百度人脸识别 API 的请求地址，Method 为 POST；
3. 在 App Inventor 中导入 Camera 模块，配置 Camera1 的属性 Quality 为高；
4. 添加按钮组件，编写按钮 Click 事件处理程序，将 Camera1 拍摄的照片作为参数传递给 Web1 的 PostText 属性，同时在 Header 中设置 API Key 和 Secret Key；
5. 在 Web1 的 GotText 事件处理程序中解析百度人脸识别 API 的响应结果，获取人脸识别结果。

具体实现细节可以参考以下代码：

// 导入 Web 模块
import com.google.appinventor.components.runtime.Web;

// 导入 Camera 模块
import com.google.appinventor.components.runtime.Camera;

public class MainActivity extends AppCompatActivity {
    // 声明组件
    private Camera camera1;
    private Web web1;

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);

        // 初始化组件
        camera1 = (Camera) findViewById(R.id.camera1);
        web1 = (Web) findViewById(R.id.web1);

        // 设置 Web1 的属性
        web1.Url("https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect");
        web1.Method("POST");
        web1.ContentType("application/json");

        // 设置 Camera1 的属性
        camera1.Quality(Camera.Quality_HIGH);
    }

    // 按钮 Click 事件处理程序
    public void button1_Click(View view) {
        // 获取 Camera1 的照片
        Bitmap bitmap = camera1.getCameraImage();

        // 将照片转换为 Base64 编码
        ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
        bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos);
        byte[] bytes = baos.toByteArray();
        String base64 = Base64.encodeToString(bytes, Base64.DEFAULT);

        // 设置 Web1 的 Header
        web1.Headers("Content-Type:application/json");
        web1.Headers("Accept:application/json");
        web1.Headers("Authorization:Bearer " + API_KEY);

        // 设置 Web1 的 PostText 属性
        web1.PostText("{\"image\":\"" + base64 + "\",\"image_type\":\"BASE64\",\"face_field\":\"age,gender,beauty,expression,face_shape,emotion\"}");

        // 发送请求
        web1.Go();
    }

    // Web1 的 GotText 事件处理程序
    public void web1_GotText(String responseText) {
        try {
            // 解析响应结果
            JSONObject jsonObject = new JSONObject(responseText);
            JSONArray jsonArray = jsonObject.getJSONArray("result");
            JSONObject resultObject = jsonArray.getJSONObject(0);
            JSONObject faceObject = resultObject.getJSONObject("face_list").getJSONObject(0);
            int age = faceObject.getInt("age");
            String gender = faceObject.getString("gender");
            double beauty = faceObject.getDouble("beauty");
            String expression = faceObject.getJSONObject("expression").getString("type");
            String faceShape = faceObject.getJSONObject("face_shape").getString("type");
            String emotion = faceObject.getJSONObject("emotion").getString("type");

            // 显示人脸识别结果
            Toast.makeText(this, "年龄：" + age + "\n性别：" + gender + "\n颜值：" + beauty + "\n表情：" + expression + "\n脸型：" + faceShape + "\n情绪：" + emotion, Toast.LENGTH_LONG).show();
        } catch (JSONException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

注意：这里只是一个简单的示例，实际应用中还需要考虑安全性、性能等问题。