Scansionare i codici a barre con ML Kit su Android

Puoi utilizzare ML Kit per riconoscere e decodificare i codici a barre.

FunzionalitàDisaggregatoIn bundle
ImplementazioneIl modello viene scaricato dinamicamente tramite Google Play Services.Il modello è collegato staticamente alla tua app in fase di compilazione.
Dimensioni appAumento delle dimensioni di circa 200 kB.Aumento delle dimensioni di circa 2,4 MB.
Tempo di inizializzazionePotresti dover attendere il download del modello prima del primo utilizzo.Il modello è disponibile immediatamente.

Prova

Prima di iniziare

  1. Nel file build.gradle a livello di progetto, assicurati di includere il repository Maven di Google nelle sezioni buildscript e allprojects.

  2. Aggiungi le dipendenze per le librerie Android ML Kit al file Gradle a livello di app del modulo, che di solito è app/build.gradle. Scegli una delle seguenti dipendenze in base alle tue esigenze:

    Per raggruppare il modello con la tua app:

    dependencies {
  // ...
  // Use this dependency to bundle the model with your app
  implementation 'com.google.mlkit:barcode-scanning:17.3.0'
}

    Per l'utilizzo del modello in Google Play Services:

    dependencies {
  // ...
  // Use this dependency to use the dynamically downloaded model in Google Play Services
  implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-barcode-scanning:18.3.1'
}

  3. Se scegli di utilizzare il modello in Google Play Services, puoi configurare la tua app in modo che scarichi automaticamente il modello sul dispositivo dopo l'installazione dal Play Store. Per farlo, aggiungi la seguente dichiarazione al file AndroidManifest.xml dell'app:

    <application ...>
      ...
      <meta-data
          android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES"
          android:value="barcode" >
      <!-- To use multiple models: android:value="barcode,model2,model3" -->
</application>

    Puoi anche controllare esplicitamente la disponibilità del modello e richiedere il download tramite l'API ModuleInstallClient di Google Play Services.

    Se non attivi i download dei modelli in fase di installazione o non richiedi il download esplicito, il modello viene scaricato la prima volta che esegui lo scanner. Le richieste effettuate prima del completamento del download non producono risultati.

Linee guida per le immagini di input

  • Affinché ML Kit possa leggere con precisione i codici a barre, le immagini di input devono contenere codici a barre rappresentati da dati dei pixel sufficienti.

    I requisiti specifici per i dati dei pixel dipendono sia dal tipo di codice a barre sia dalla quantità di dati codificati, poiché molti codici a barre supportano un payload di dimensioni variabili. In generale, l'unità significativa più piccola del codice a barre deve avere una larghezza di almeno 2 pixel e, per i codici bidimensionali, un'altezza di 2 pixel.

    Ad esempio, i codici a barre EAN-13 sono costituiti da barre e spazi di larghezza pari a 1, 2, 3 o 4 unità, quindi un'immagine del codice a barre EAN-13 idealmente ha barre e spazi di larghezza pari ad almeno 2, 4, 6 e 8 pixel. Poiché un codice a barre EAN-13 è largo 95 unità in totale, il codice a barre deve avere una larghezza di almeno 190 pixel.

    I formati più densi, come PDF417, richiedono dimensioni dei pixel maggiori perché ML Kit possa leggerli in modo affidabile. Ad esempio, un codice PDF417 può contenere fino a 34 "parole" di 17 unità di larghezza in una singola riga, che idealmente dovrebbe essere almeno 1156 pixel di larghezza.

  • Una messa a fuoco scadente dell'immagine può influire sulla precisione della scansione. Se la tua app non restituisce risultati accettabili, chiedi all'utente di acquisire nuovamente l'immagine.

  • Per le applicazioni tipiche, è consigliabile fornire un'immagine a risoluzione più elevata, ad esempio 1280 x 720 o 1920 x 1080, che rende i codici a barre scansionabili da una distanza maggiore dalla videocamera.

    Tuttavia, nelle applicazioni in cui la latenza è fondamentale, puoi migliorare le prestazioni acquisendo immagini a una risoluzione inferiore, ma richiedendo che il codice a barre costituisca la maggior parte dell'immagine di input. Consulta anche Suggerimenti per migliorare le prestazioni in tempo reale.

1. Configurare lo scanner di codici a barre

Se sai quali formati di codici a barre prevedi di leggere, puoi migliorare la velocità del rilevatore di codici a barre configurandolo in modo che rilevi solo questi formati.

Ad esempio, per rilevare solo i codici Aztec e QR, crea un oggetto BarcodeScannerOptions come nell'esempio seguente:

Kotlin

val options = BarcodeScannerOptions.Builder()
        .setBarcodeFormats(
                Barcode.FORMAT_QR_CODE,
                Barcode.FORMAT_AZTEC)
        .build()
BarcodeScanningActivity.kt

Java

BarcodeScannerOptions options =
        new BarcodeScannerOptions.Builder()
        .setBarcodeFormats(
                Barcode.FORMAT_QR_CODE,
                Barcode.FORMAT_AZTEC)
        .build();
BarcodeScanningActivity.java

Sono supportati i seguenti formati:

  • Code 128 (FORMAT_CODE_128)
  • Code 39 (FORMAT_CODE_39)
  • Code 93 (FORMAT_CODE_93)
  • Codabar (FORMAT_CODABAR)
  • EAN-13 (FORMAT_EAN_13)
  • EAN-8 (FORMAT_EAN_8)
  • ITF (FORMAT_ITF)
  • UPC-A (FORMAT_UPC_A)
  • UPC-E (FORMAT_UPC_E)
  • Codice QR (FORMAT_QR_CODE)
  • PDF417 (FORMAT_PDF417)
  • Aztec (FORMAT_AZTEC)
  • Data Matrix (FORMAT_DATA_MATRIX)

A partire dal modello in bundle 17.1.0 e dal modello non in bundle 18.2.0, puoi anche chiamare enableAllPotentialBarcodes() per restituire tutti i potenziali codici a barre anche se non possono essere decodificati. Può essere utilizzato per facilitare l'ulteriore rilevamento, ad esempio ingrandendo la videocamera per ottenere un'immagine più nitida di qualsiasi codice a barre nel riquadro di selezione restituito.

Kotlin

val options = BarcodeScannerOptions.Builder()
        .setBarcodeFormats(...)
        .enableAllPotentialBarcodes() // Optional
        .build()

Java

BarcodeScannerOptions options =
        new BarcodeScannerOptions.Builder()
        .setBarcodeFormats(...)
        .enableAllPotentialBarcodes() // Optional
        .build();

Further on, starting from bundled library 17.2.0 and unbundled library 18.3.0, a new feature called auto-zoom has been introduced to further enhance the barcode scanning experience. With this feature enabled, the app is notified when all barcodes within the view are too distant for decoding. As a result, the app can effortlessly adjust the camera's zoom ratio to the recommended setting provided by the library, ensuring optimal focus and readability. This feature will significantly enhance the accuracy and success rate of barcode scanning, making it easier for apps to capture information precisely.

To enable auto-zooming and customize the experience, you can utilize the setZoomSuggestionOptions() method along with your own ZoomCallback handler and desired maximum zoom ratio, as demonstrated in the code below.

Kotlin

val options = BarcodeScannerOptions.Builder()
        .setBarcodeFormats(...)
        .setZoomSuggestionOptions(
            new ZoomSuggestionOptions.Builder(zoomCallback)
                .setMaxSupportedZoomRatio(maxSupportedZoomRatio)
                .build()) // Optional
        .build()

Java

BarcodeScannerOptions options =
        new BarcodeScannerOptions.Builder()
        .setBarcodeFormats(...)
        .setZoomSuggestionOptions(
            new ZoomSuggestionOptions.Builder(zoomCallback)
                .setMaxSupportedZoomRatio(maxSupportedZoomRatio)
                .build()) // Optional
        .build();

zoomCallback is required to be provided to handle whenever the library suggests a zoom should be performed and this callback will always be called on the main thread.

The following code snippet shows an example of defining a simple callback.

Kotlin

fun setZoom(ZoomRatio: Float): Boolean {
    if (camera.isClosed()) return false
    camera.getCameraControl().setZoomRatio(zoomRatio)
    return true
}

Java

boolean setZoom(float zoomRatio) {
    if (camera.isClosed()) {
        return false;
    }
    camera.getCameraControl().setZoomRatio(zoomRatio);
    return true;
}

maxSupportedZoomRatio is related to the camera hardware, and different camera libraries have different ways to fetch it (see the javadoc of the setter method). In case this is not provided, an unbounded zoom ratio might be produced by the library which might not be supported. Refer to the setMaxSupportedZoomRatio() method introduction to see how to get the max supported zoom ratio with different Camera libraries.

When auto-zooming is enabled and no barcodes are successfully decoded within the view, BarcodeScanner triggers your zoomCallback with the requested zoomRatio. If the callback correctly adjusts the camera to this zoomRatio, it is highly probable that the most centered potential barcode will be decoded and returned.

A barcode may remain undecodable even after a successful zoom-in. In such cases, BarcodeScanner may either invoke the callback for another round of zoom-in until the maxSupportedZoomRatio is reached, or provide an empty list (or a list containing potential barcodes that were not decoded, if enableAllPotentialBarcodes() was called) to the OnSuccessListener (which will be defined in step 4. Process the image).

2. Prepare the input image

To recognize barcodes in an image, create an InputImage object from either a Bitmap, media.Image, ByteBuffer, byte array, or a file on the device. Then, pass the InputImage object to the BarcodeScanner's process method.

You can create an InputImage object from different sources, each is explained below.

Using a media.Image

To create an InputImage object from a media.Image object, such as when you capture an image from a device's camera, pass the media.Image object and the image's rotation to InputImage.fromMediaImage().

If you use the CameraX library, the OnImageCapturedListener and ImageAnalysis.Analyzer classes calculate the rotation value for you.

Kotlin

private class YourImageAnalyzer : ImageAnalysis.Analyzer {

    override fun analyze(imageProxy: ImageProxy) {
        val mediaImage = imageProxy.image
        if (mediaImage != null) {
            val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, imageProxy.imageInfo.rotationDegrees)
            // Pass image to an ML Kit Vision API
            // ...
        }
    }
}

Java

private class YourAnalyzer implements ImageAnalysis.Analyzer {

    @Override
    public void analyze(ImageProxy imageProxy) {
        Image mediaImage = imageProxy.getImage();
        if (mediaImage != null) {
          InputImage image =
                InputImage.fromMediaImage(mediaImage, imageProxy.getImageInfo().getRotationDegrees());
          // Pass image to an ML Kit Vision API
          // ...
        }
    }
}

Se non utilizzi una libreria di fotocamere che ti fornisce il grado di rotazione dell'immagine, puoi calcolarlo dal grado di rotazione del dispositivo e dall'orientamento del sensore della fotocamera nel dispositivo:

Kotlin

private val ORIENTATIONS = SparseIntArray()

init {
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 0)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 90)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 180)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 270)
}

/**
 * Get the angle by which an image must be rotated given the device's current
 * orientation.
 */
@RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP)
@Throws(CameraAccessException::class)
private fun getRotationCompensation(cameraId: String, activity: Activity, isFrontFacing: Boolean): Int {
    // Get the device's current rotation relative to its "native" orientation.
    // Then, from the ORIENTATIONS table, look up the angle the image must be
    // rotated to compensate for the device's rotation.
    val deviceRotation = activity.windowManager.defaultDisplay.rotation
    var rotationCompensation = ORIENTATIONS.get(deviceRotation)

    // Get the device's sensor orientation.
    val cameraManager = activity.getSystemService(CAMERA_SERVICE) as CameraManager
    val sensorOrientation = cameraManager
            .getCameraCharacteristics(cameraId)
            .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION)!!

    if (isFrontFacing) {
        rotationCompensation = (sensorOrientation + rotationCompensation) % 360
    } else { // back-facing
        rotationCompensation = (sensorOrientation - rotationCompensation + 360) % 360
    }
    return rotationCompensation
}
MLKitVisionImage.kt

Java

private static final SparseIntArray ORIENTATIONS = new SparseIntArray();
static {
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 0);
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 90);
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 180);
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 270);
}

/**
 * Get the angle by which an image must be rotated given the device's current
 * orientation.
 */
@RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP)
private int getRotationCompensation(String cameraId, Activity activity, boolean isFrontFacing)
        throws CameraAccessException {
    // Get the device's current rotation relative to its "native" orientation.
    // Then, from the ORIENTATIONS table, look up the angle the image must be
    // rotated to compensate for the device's rotation.
    int deviceRotation = activity.getWindowManager().getDefaultDisplay().getRotation();
    int rotationCompensation = ORIENTATIONS.get(deviceRotation);

    // Get the device's sensor orientation.
    CameraManager cameraManager = (CameraManager) activity.getSystemService(CAMERA_SERVICE);
    int sensorOrientation = cameraManager
            .getCameraCharacteristics(cameraId)
            .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION);

    if (isFrontFacing) {
        rotationCompensation = (sensorOrientation + rotationCompensation) % 360;
    } else { // back-facing
        rotationCompensation = (sensorOrientation - rotationCompensation + 360) % 360;
    }
    return rotationCompensation;
}

Poi, passa l'oggetto media.Image e il valore del grado di rotazione a InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
MLKitVisionImage.kt

Java

InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);

Utilizzo di un URI file

Per creare un oggetto InputImage da un URI file, passa il contesto dell'app e l'URI file a InputImage.fromFilePath(). Questa funzionalità è utile quando utilizzi un intent ACTION_GET_CONTENT per chiedere all'utente di selezionare un'immagine dalla sua app galleria.

Kotlin

val image: InputImage
try {
    image = InputImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}
MLKitVisionImage.kt

Java

InputImage image;
try {
    image = InputImage.fromFilePath(context, uri);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

Utilizzo di ByteBuffer o ByteArray

Per creare un oggetto InputImage da un ByteBuffer o da un ByteArray, calcola prima il grado di rotazione dell'immagine come descritto in precedenza per l'input media.Image. Quindi, crea l'oggetto InputImage con il buffer o l'array, insieme all'altezza, alla larghezza, al formato di codifica del colore e al grado di rotazione dell'immagine:

Kotlin

val image = InputImage.fromByteBuffer(
        byteBuffer,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)
MLKitVisionImage.kt

// Or:
val image = InputImage.fromByteArray(
        byteArray,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)

MLKitVisionImage.kt

Java

InputImage image = InputImage.fromByteBuffer(byteBuffer,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);
MLKitVisionImage.java

// Or:
InputImage image = InputImage.fromByteArray(
        byteArray,
        /* image width */480,
        /* image height */360,
        rotation,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);
MLKitVisionImage.java

Utilizzo di un Bitmap

Per creare un oggetto InputImage da un oggetto Bitmap, effettua la seguente dichiarazione:

Kotlin

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
MLKitVisionImage.kt

Java

InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
MLKitVisionImage.java

L'immagine è rappresentata da un oggetto Bitmap insieme ai gradi di rotazione.

3. Ottenere un'istanza di BarcodeScanner

Kotlin

val scanner = BarcodeScanning.getClient()
// Or, to specify the formats to recognize:
// val scanner = BarcodeScanning.getClient(options)
BarcodeScanningActivity.kt

Java

BarcodeScanner scanner = BarcodeScanning.getClient();
// Or, to specify the formats to recognize:
// BarcodeScanner scanner = BarcodeScanning.getClient(options);
BarcodeScanningActivity.java

4. Elabora l'immagine

Passa l'immagine al metodo process:

Kotlin

val result = scanner.process(image)
        .addOnSuccessListener { barcodes ->
            // Task completed successfully
            // ...
        }
        .addOnFailureListener {
            // Task failed with an exception
            // ...
        }
BarcodeScanningActivity.kt

Java

Task<List<Barcode>> result = scanner.process(image)
        .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<List<Barcode>>() {
            @Override
            public void onSuccess(List<Barcode> barcodes) {
                // Task completed successfully
                // ...
            }
        })
        .addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
            @Override
            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                // Task failed with an exception
                // ...
            }
        });
BarcodeScanningActivity.java

5. Ottenere informazioni dai codici a barre

Se l'operazione di riconoscimento del codice a barre ha esito positivo, viene trasmesso un elenco di oggetti Barcode al listener di esito positivo. Ogni oggetto Barcode rappresenta un codice a barre rilevato nell'immagine. Per ogni codice a barre, puoi ottenere le coordinate del riquadro di delimitazione nell'immagine di input, nonché i dati non elaborati codificati dal codice a barre. Inoltre, se lo scanner di codici a barre è riuscito a determinare il tipo di dati codificati dal codice a barre, puoi ottenere un oggetto contenente i dati analizzati.

Ad esempio:

Kotlin

for (barcode in barcodes) {
    val bounds = barcode.boundingBox
    val corners = barcode.cornerPoints

    val rawValue = barcode.rawValue

    val valueType = barcode.valueType
    // See API reference for complete list of supported types
    when (valueType) {
        Barcode.TYPE_WIFI -> {
            val ssid = barcode.wifi!!.ssid
            val password = barcode.wifi!!.password
            val type = barcode.wifi!!.encryptionType
        }
        Barcode.TYPE_URL -> {
            val title = barcode.url!!.title
            val url = barcode.url!!.url
        }
    }
}
BarcodeScanningActivity.kt

Java

for (Barcode barcode: barcodes) {
    Rect bounds = barcode.getBoundingBox();
    Point[] corners = barcode.getCornerPoints();

    String rawValue = barcode.getRawValue();

    int valueType = barcode.getValueType();
    // See API reference for complete list of supported types
    switch (valueType) {
        case Barcode.TYPE_WIFI:
            String ssid = barcode.getWifi().getSsid();
            String password = barcode.getWifi().getPassword();
            int type = barcode.getWifi().getEncryptionType();
            break;
        case Barcode.TYPE_URL:
            String title = barcode.getUrl().getTitle();
            String url = barcode.getUrl().getUrl();
            break;
    }
}
BarcodeScanningActivity.java

Suggerimenti per migliorare il rendimento in tempo reale

Se vuoi scansionare codici a barre in un'applicazione in tempo reale, segui queste linee guida per ottenere i migliori framerate:

  • Non acquisire l'input alla risoluzione nativa della videocamera. Su alcuni dispositivi, l'acquisizione dell'input alla risoluzione nativa produce immagini estremamente grandi (oltre 10 megapixel), il che comporta una latenza molto elevata senza alcun vantaggio per la precisione. Richiedi invece solo le dimensioni della fotocamera necessarie per il rilevamento dei codici a barre, che di solito non superano i 2 megapixel.

    Se la velocità di scansione è importante, puoi ridurre ulteriormente la risoluzione dell'acquisizione delle immagini. Tuttavia, tieni presente i requisiti minimi relativi alle dimensioni del codice a barre descritti sopra.

    Se stai cercando di riconoscere i codici a barre da una sequenza di frame video in streaming, il sistema di riconoscimento potrebbe produrre risultati diversi da frame a frame. Devi attendere di ottenere una serie consecutiva dello stesso valore per essere sicuro di restituire un buon risultato.

    La cifra di controllo non è supportata per ITF e CODE-39.

  • Se utilizzi l'API Camera o camera2, limita le chiamate al rilevatore. Se un nuovo frame video diventa disponibile durante l'esecuzione del rilevatore, rilascia il frame. Per un esempio, consulta la classe VisionProcessorBase nell'app di esempio della guida rapida.
  • Se utilizzi l'API CameraX, assicurati che la strategia di backpressure sia impostata sul valore predefinito ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. In questo modo, per l'analisi verrà inviata una sola immagine alla volta. Se vengono prodotte più immagini quando l'analizzatore è occupato, queste verranno eliminate automaticamente e non verranno messe in coda per la consegna. Una volta chiusa l'immagine in fase di analisi chiamando ImageProxy.close(), verrà inviata l'ultima immagine più recente.
  • Se utilizzi l'output del rilevatore per sovrapporre elementi grafici all'immagine di input, prima ottieni il risultato da ML Kit, poi esegui il rendering dell'immagine e la sovrapposizione in un unico passaggio. Il rendering viene eseguito sulla superficie di visualizzazione solo una volta per ogni frame di input. Per un esempio, consulta le classi CameraSourcePreview e GraphicOverlay nell'app di esempio di avvio rapido.
  • Se utilizzi l'API Camera2, acquisisci immagini in formato ImageFormat.YUV_420_888. Se utilizzi la versione precedente dell'API Camera, acquisisci immagini in formato ImageFormat.NV21.