Puoi utilizzare ML Kit per riconoscere e decodificare i codici a barre.
Funzionalità | Non raggruppati | In bundle |
---|---|---|
Implementazione | Il modello viene scaricato in modo dinamico tramite Google Play Services. | Il modello è collegato in modo statico alla tua app al momento della creazione. |
Dimensioni app | Aumento delle dimensioni di circa 200 kB. | Aumento delle dimensioni di circa 2,4 MB. |
Tempo di inizializzazione | Potrebbe essere necessario attendere il download del modello prima del primo utilizzo. | Il modello è disponibile immediatamente. |
Prova
- Prova l'app di esempio per per vedere un esempio di utilizzo di questa API.
- Visita la Vetrina di Material Design app per un'implementazione end-to-end di questa API.
Prima di iniziare
Nel file
build.gradle
a livello di progetto, assicurati di includere la proprietà Repository Maven in entrambe le sezionibuildscript
eallprojects
.Aggiungi le dipendenze per le librerie Android ML Kit agli file gradle a livello di app, che in genere è
app/build.gradle
. Scegli un'opzione tra le 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' }
Se scegli di utilizzare il modello in Google Play Services, puoi configurare dell'app per scaricare automaticamente il modello sul dispositivo una volta dal Play Store. A tale scopo, aggiungi la seguente dichiarazione a il file
AndroidManifest.xml
della tua 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 verificare esplicitamente la disponibilità del modello e richiedere il download tramite L'API ModuleInstallaClient di Google Play Services.
Se non attivi i download dei modelli al momento dell'installazione o richiedi un download esplicito, il modello viene scaricato la prima volta che esegui lo scanner. Le tue richieste prima del completamento del download non producono risultati.
Linee guida per l'immagine di input
-
Affinché ML Kit possa leggere accuratamente i codici a barre, le immagini di input devono contenere codici a barre rappresentati da un numero sufficiente di dati di pixel.
I requisiti specifici dei dati relativi ai pixel dipendono da entrambi i tipi di il codice a barre e la quantità di dati codificati al suo interno, dato che molti codici a barre per supportare un payload di dimensione variabile. In generale, la variante più piccola dell'unità di misura del codice a barre deve essere larga almeno 2 pixel e, per Codici bidimensionali, altezza di 2 pixel.
Ad esempio, i codici a barre EAN-13 sono composti da barre e spazi che sono 1, 2, 3 o 4 unità di larghezza, quindi un'immagine con codice a barre EAN-13 idealmente contiene barre e spazi di almeno 2, 4, 6 e 8 pixel di larghezza. Poiché un EAN-13 il codice a barre è largo in totale 95 unità, il codice a barre deve essere almeno 190 pixel di larghezza.
I formati più densi, come PDF417, richiedono dimensioni in pixel maggiori per ML Kit per leggerli in modo affidabile. Ad esempio, un codice PDF417 può avere fino a 34 "parole" di 17 unità di un'unica riga, il che sarebbe idealmente Larghezza 1156 pixel.
-
Una scarsa messa a fuoco dell'immagine può influire sulla precisione della scansione. Se la tua app non riceve accettabili, chiedi all'utente di recuperare l'immagine.
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Per le applicazioni tipiche, consigliamo di fornire una maggiore un'immagine con risoluzione massima, ad esempio 1280 x 720 o 1920 x 1080, che consente di creare codici a barre scansionabili da una distanza maggiore dalla fotocamera.
Tuttavia, nelle applicazioni in cui la latenza è fondamentale, puoi migliorare rendimento delle immagini acquisendo immagini a una risoluzione più bassa, ma richiedendo il codice a barre costituisce la maggior parte dell'immagine di input. Vedi anche Suggerimenti per migliorare il rendimento in tempo reale.
1. Configura il lettore di codici a barre
Se sai quali formati di codici a barre ti aspetti di leggere, puoi migliorare la velocità del rilevatore di codici a barre configurandolo per rilevare solo quei formati.Ad esempio, per rilevare solo il codice Azteca e i codici QR, crea un
BarcodeScannerOptions
come nell'esempio seguente:
Kotlin
val options = BarcodeScannerOptions.Builder() .setBarcodeFormats( Barcode.FORMAT_QR_CODE, Barcode.FORMAT_AZTEC) .build()
Java
BarcodeScannerOptions options = new BarcodeScannerOptions.Builder() .setBarcodeFormats( Barcode.FORMAT_QR_CODE, Barcode.FORMAT_AZTEC) .build();
Sono supportati i seguenti formati:
- Codice 128 (
FORMAT_CODE_128
) - Codice 39 (
FORMAT_CODE_39
) - Codice 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
) - Azteca (
FORMAT_AZTEC
) - Matrice di dati (
FORMAT_DATA_MATRIX
)
A partire dal modello 17.1.0 in bundle e dal modello 18.2.0 non in bundle, puoi anche richiamare
enableAllPotentialBarcodes()
per restituire tutti i potenziali codici a barre anche se
non possono essere decodificati. Può essere usato per facilitare un ulteriore rilevamento, ad esempio
aumentando lo zoom della fotocamera per ottenere un'immagine più chiara di qualsiasi codice a barre
riquadro di delimitazione.
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 anInputImage
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 raccolta di videocamere che fornisce il grado di rotazione dell'immagine, può calcolarlo in base al grado di rotazione e all'orientamento 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 }
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; }
Quindi, passa l'oggetto media.Image
e
valore del grado di rotazione su InputImage.fromMediaImage()
:
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Utilizzo di un URI del file
Per creare una InputImage
da un URI file, passa il contesto dell'app e l'URI del file a
InputImage.fromFilePath()
. È utile quando
utilizza un intent ACTION_GET_CONTENT
per chiedere all'utente di selezionare
un'immagine dall'app Galleria.
Kotlin
val image: InputImage try { image = InputImage.fromFilePath(context, uri) } catch (e: IOException) { e.printStackTrace() }
Java
InputImage image; try { image = InputImage.fromFilePath(context, uri); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }
Con ByteBuffer
o ByteArray
Per creare una InputImage
oggetto da un valore ByteBuffer
o ByteArray
, prima calcola l'immagine
grado di rotazione come descritto in precedenza per l'input media.Image
.
Quindi, crea l'oggetto InputImage
con il buffer o l'array, insieme al campo
altezza, larghezza, formato di codifica del colore e grado di rotazione:
Kotlin
val image = InputImage.fromByteBuffer( byteBuffer, /* image width */ 480, /* image height */ 360, rotationDegrees, InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12 ) // Or: val image = InputImage.fromByteArray( byteArray, /* image width */ 480, /* image height */ 360, rotationDegrees, InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12 )
Java
InputImage image = InputImage.fromByteBuffer(byteBuffer, /* image width */ 480, /* image height */ 360, rotationDegrees, InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12 ); // Or: InputImage image = InputImage.fromByteArray( byteArray, /* image width */480, /* image height */360, rotation, InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12 );
Utilizzo di un Bitmap
Per creare una InputImage
oggetto da un oggetto Bitmap
, effettua la seguente dichiarazione:
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
L'immagine è rappresentata da un oggetto Bitmap
e da un grado di rotazione.
3. Recupera un'istanza del lettore di codici a barre
Kotlin
val scanner = BarcodeScanning.getClient() // Or, to specify the formats to recognize: // val scanner = BarcodeScanning.getClient(options)
Java
BarcodeScanner scanner = BarcodeScanning.getClient(); // Or, to specify the formats to recognize: // BarcodeScanner scanner = BarcodeScanning.getClient(options);
4. Elabora l'immagine
Trasferisci l'immagine al metodoprocess
:
Kotlin
val result = scanner.process(image) .addOnSuccessListener { barcodes -> // Task completed successfully // ... } .addOnFailureListener { // Task failed with an exception // ... }
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 // ... } });
5. Ricevere informazioni da codici a barre
Se il riconoscimento del codice a barre ha esito positivo, viene visualizzato un elenco diBarcode
vengono passati al listener di operazioni eseguite con successo. Ogni oggetto Barcode
rappresenta
un codice a barre rilevato nell'immagine. Per ogni codice a barre, puoi ottenere il suo
le coordinate di delimitazione nell'immagine di input, nonché i dati non elaborati codificati
codice a barre. Inoltre, se il lettore di codici a barre è riuscito a determinare il tipo di dati,
codificato 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 } } }
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; } }
Suggerimenti per migliorare il rendimento in tempo reale
Se desideri eseguire la scansione dei codici a barre in un'applicazione in tempo reale, procedi nel seguente modo: linee guida per ottenere le migliori frequenze fotogrammi:
-
Non acquisire input alla risoluzione nativa della videocamera. Su alcuni dispositivi, l'input alla risoluzione nativa produce risultati estremamente grandi (10+ megapixel), il che genera una latenza molto scarsa senza alcun vantaggio la precisione. Richiedi invece alla fotocamera solo la dimensione necessaria per il rilevamento del codice a barre, che di solito non supera i 2 megapixel.
Se la velocità di scansione è importante, puoi ridurre ulteriormente l'acquisizione delle immagini risoluzione del problema. Tuttavia, tieni presente i requisiti minimi per le dimensioni del codice a barre. descritti sopra.
Se stai cercando di riconoscere i codici a barre da una sequenza di flussi di dati fotogrammi video, il riconoscimento potrebbe produrre risultati diversi da frame a frame. Devi attendere di ricevere una serie consecutiva dello stesso per avere la certezza di restituire un buon risultato.
La cifra di checksum non è supportata per ITF e CODE-39.
- Se utilizzi
Camera
oppure APIcamera2
, limitare le chiamate al rilevatore. Se viene pubblicato un nuovo video il frame diventa disponibile mentre il rilevatore è in esecuzione. Consulta leVisionProcessorBase
nell'app di esempio della guida rapida per un esempio. - Se utilizzi l'API
CameraX
, assicurati che la strategia di contropressione sia impostata sul valore predefinitoImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST
. Ciò garantisce che verrà pubblicata una sola immagine alla volta per l'analisi. Se vengono visualizzate altre immagini generati quando l'analizzatore è occupato, verranno eliminati automaticamente e non verranno messi in coda la distribuzione dei contenuti. Dopo aver chiuso l'immagine da analizzare richiamando ImageProxy.close(), verrà pubblicata l'immagine successiva più recente. - Se utilizzi l'output del rilevatore per sovrapporre elementi grafici
l'immagine di input, occorre prima ottenere il risultato da ML Kit, quindi eseguire il rendering dell'immagine
e la sovrapposizione in un solo passaggio. Viene visualizzata sulla superficie di visualizzazione
solo una volta per ogni frame di input. Consulta le
CameraSourcePreview
eGraphicOverlay
nell'app di esempio della guida rapida per un esempio. - Se utilizzi l'API Camera2, acquisisci le immagini in
Formato
ImageFormat.YUV_420_888
. Se usi l'API Camera precedente, acquisisci le immagini in FormatoImageFormat.NV21
.
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Ultimo aggiornamento 2024-09-20 UTC.