Escanea códigos de barras con ML Kit en Android

Puedes usar ML Kit para reconocer y decodificar códigos de barras.

FunciónSin agruparRed de Búsqueda y Red de Display
ImplementaciónEl modelo se descarga de forma dinámica a través de los Servicios de Google Play.El modelo se vincula de forma estática a tu app durante el tiempo de compilación.
Tamaño de la appAumento de tamaño aproximado de 200 KB.Se aumentó el tamaño de aproximadamente 2.4 MB.
Hora de inicializaciónEs posible que debas esperar a que el modelo se descargue antes de usarlo por primera vez.El modelo está disponible de inmediato.

Probar

Antes de comenzar

  1. En tu archivo build.gradle de nivel de proyecto, asegúrate de incluir el ID de Google Repositorio de Maven en las secciones buildscript y allprojects.

  2. Agrega las dependencias para las bibliotecas de Android del ML Kit al archivo archivo de Gradle a nivel de la app, que suele ser app/build.gradle. Elige una de las siguientes opciones: las siguientes dependencias según tus necesidades:

    Para empaquetar el modelo con tu app, haz lo siguiente:

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

    Para usar el modelo en los Servicios de Google Play:

    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. Si eliges usar el modelo en los Servicios de Google Play, puedes configurar tu app para descargar automáticamente el modelo en el dispositivo después de que la app instalada desde Play Store. Para ello, agrega la siguiente declaración al el archivo AndroidManifest.xml de tu app:

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

    También puedes verificar explícitamente la disponibilidad del modelo y solicitar su descarga a través de API de ModuleInstallClient de los Servicios de Google Play

    Si no habilitas las descargas de modelos en el momento de la instalación ni solicitas una descarga explícita, el modelo se descarga la primera vez que ejecutas el análisis. Solicitudes que realizas antes de que se complete la descarga no producirá resultados.

Lineamientos para imágenes de entrada

  • Para que el Kit de AA lea correctamente los códigos de barras, las imágenes de entrada deben contener códigos de barras representados con datos de píxeles suficientes.

    Los requisitos específicos de los datos de los píxeles dependen del tipo de código de barras y la cantidad de datos codificados en él, ya que muchos de los admiten una carga útil de tamaño variable. En general, la parte más pequeña del código de barras debe tener al menos 2 píxeles de ancho y, para Códigos bidimensionales de 2 píxeles de altura

    Por ejemplo, los códigos de barras EAN-13 se componen de barras y espacios 1, 2, 3 o 4 unidades de ancho, por lo que una imagen de código de barras EAN-13 tiene, idealmente, barras y espacios que tengan al menos 2, 4, 6 y 8 píxeles de ancho. Debido a que un EAN-13 el código de barras tiene 95 unidades de ancho en total, el código de barras debe tener al menos 190 píxeles de ancho.

    Los formatos más densos, como PDF417, necesitan mayores dimensiones de píxeles para para leerlas de forma confiable. Por ejemplo, un código PDF417 puede tener hasta 34 “words” de 17 unidades en una sola fila, que sería ideal como mínimo 1156 píxeles de ancho

  • Un enfoque de imagen deficiente puede afectar la exactitud del análisis. Si tu app no se reproduce resultados aceptables, pide al usuario que vuelva a capturar la imagen.

  • Para aplicaciones típicas, se recomienda proporcionar una protección resolución de la imagen, como 1280 x 720 o 1920 x 1080, para que los códigos escaneables a una mayor distancia de la cámara.

    Sin embargo, en las aplicaciones en las que la latencia es fundamental, de alto rendimiento mediante la captura de imágenes con una resolución más baja, pero que y el código de barras constituyen la mayor parte de la imagen de entrada. Consulta también Sugerencias para mejorar el rendimiento en tiempo real.

1. Configura el escáner de código de barras

Si sabes qué formatos de códigos de barras leerás, puedes mejorar la velocidad del detector de códigos de barras configurándolo para que solo detecte esos formatos.

Por ejemplo, para detectar solo códigos QR y Aztec, crea una BarcodeScannerOptions, como en el siguiente ejemplo:

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

Se admiten los siguientes formatos:

  • Código 128 (FORMAT_CODE_128)
  • Código 39 (FORMAT_CODE_39)
  • Código 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)
  • Código QR (FORMAT_QR_CODE)
  • PDF417 (FORMAT_PDF417)
  • Azteca (FORMAT_AZTEC)
  • Data Matrix (FORMAT_DATA_MATRIX)

A partir del modelo empaquetado 17.1.0 y el modelo no agrupado 18.2.0, también puedes llamar enableAllPotentialBarcodes() para mostrar todos los códigos de barras posibles, incluso si y que no se puede decodificar. Esto se puede utilizar para facilitar una mayor detección, por ejemplo, acercando la cámara para obtener una imagen más clara de cualquier código de barras en la cuadro de límite.

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
          // ...
        }
    }
}

Si no usas una biblioteca de cámaras que indique el grado de rotación de la imagen, calcularlo a partir del grado de rotación del dispositivo y la orientación de la cámara sensor en el 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;
}

Luego, pasa el objeto media.Image y el valor de grado de rotación a InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

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

Java

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

Usa un URI de archivo

Para crear un elemento InputImage, sigue estos pasos: objeto de un URI de archivo, pasa el contexto de la app y el URI del archivo a InputImage.fromFilePath() Esto es útil cuando usa un intent ACTION_GET_CONTENT para solicitarle al usuario que seleccione una imagen de su app de galería.

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();
}

Usa un objeto ByteBuffer o ByteArray

Para crear un elemento InputImage, sigue estos pasos: objeto de una ByteBuffer o ByteArray, primero calcula la imagen grado de rotación como se describió anteriormente para la entrada media.Image. Luego, crea el objeto InputImage con el búfer o array, junto con los atributos El alto, el ancho, el formato de codificación de color y el grado de rotación:

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

Usa un Bitmap

Para crear un elemento InputImage, sigue estos pasos: objeto a partir de un objeto Bitmap, realiza la siguiente declaración:

Kotlin

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

Java

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

La imagen se representa con un objeto Bitmap junto con los grados de rotación.

3. Cómo obtener una instancia de 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. Procesa la imagen

Pasa la imagen al método 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. Obtén información de códigos de barras

Si la operación de reconocimiento de códigos de barras se ejecuta correctamente, se mostrará una lista de Barcode. los objetos se pasan al objeto de escucha que detecta el resultado correcto. Cada objeto Barcode representa un código de barras que se detectó en la imagen. Para cada código de barras, puedes obtener su coordenadas límite en la imagen de entrada, así como los datos sin procesar codificados código de barras. Además, si el escáner de código de barras pudiera determinar el tipo de datos codificado por el código de barras, puedes obtener un objeto que contenga datos analizados.

Por ejemplo:

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

Sugerencias para mejorar el rendimiento en tiempo real

Si quieres escanear códigos de barras en una aplicación en tiempo real, sigue estos pasos: pautas para lograr la mejor velocidad de fotogramas:

  • No captures imágenes de entrada con la resolución nativa de la cámara. En algunos dispositivos, la captura de entrada con la resolución nativa produce errores extremadamente grandes (más de 10 megapíxeles) con imágenes, lo que genera una latencia muy deficiente sin beneficio para exactitud. En su lugar, solicita únicamente el tamaño necesario a la cámara para la detección de códigos de barras, que en general no supera los 2 megapíxeles.

    Si la velocidad de escaneo es importante, puedes reducir aún más la captura de imágenes resolución. Sin embargo, ten en cuenta los requisitos de tamaño mínimo de los códigos de barras. descrita anteriormente.

    Si intentas reconocer los códigos de barras de una secuencia de transmisión fotogramas de video, el reconocedor podría producir resultados diferentes marco. Debes esperar hasta obtener una serie consecutiva de la misma para tener la certeza de que obtendrás un buen resultado.

    El dígito de suma de comprobación no es compatible con ITF ni CODE-39.

  • Si usas Camera o API de camera2, limitar las llamadas al detector. Si un video nuevo esté disponible mientras se ejecuta el detector, descarta el fotograma. Consulta la VisionProcessorBase en la app de muestra de inicio rápido para ver un ejemplo.
  • Si usas la API de CameraX, asegúrate de que la estrategia de contrapresión se haya establecido en su valor predeterminado ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST De esta forma, se garantiza que solo se entregará una imagen a la vez para su análisis. Si hay más imágenes que se producen cuando el analizador está ocupado, se eliminarán automáticamente y no se agregarán a la cola y la entrega de modelos. Una vez que la imagen que se está analizando se cierra con una llamada a ImageProxy.close(), se publicará la siguiente imagen más reciente.
  • Si usas la salida del detector para superponer gráficos la imagen de entrada, primero obtén el resultado del ML Kit y, luego, renderiza la imagen y superponerla en un solo paso. Se renderiza en la superficie de visualización. solo una vez para cada fotograma de entrada. Consulta la CameraSourcePreview y GraphicOverlay en la app de muestra de inicio rápido para ver un ejemplo.
  • Si usas la API de Camera2, captura imágenes en ImageFormat.YUV_420_888. Si usas la API de Camera, captura imágenes en ImageFormat.NV21.