Anda dapat menggunakan ML Kit untuk mengenali dan mendekode kode batang.
Fitur | Tidak Dipaketkan | Paket |
---|---|---|
Penerapan | Model didownload secara dinamis melalui Layanan Google Play. | Model ditautkan secara statis ke aplikasi Anda pada waktu build. |
Ukuran aplikasi | Ukuran meningkat sekitar 200 KB. | Peningkatan ukuran sekitar 2,4 MB. |
Waktu inisialisasi | Mungkin harus menunggu model didownload sebelum digunakan pertama kali. | Model akan segera tersedia. |
Cobalah
- Cobalah aplikasi contoh untuk melihat contoh penggunaan API ini.
- Lihat Etalase Desain Material untuk implementasi end-to-end API ini.
Sebelum memulai
Dalam file
build.gradle
level project, pastikan Anda menyertakan ID Repositori Maven di bagianbuildscript
danallprojects
.Tambahkan dependensi untuk library Android ML Kit ke modul Anda gradle level aplikasi, yang biasanya adalah
app/build.gradle
. Pilih salah satu dependensi berikut berdasarkan kebutuhan Anda:Untuk memaketkan model dengan aplikasi Anda:
dependencies { // ... // Use this dependency to bundle the model with your app implementation 'com.google.mlkit:barcode-scanning:17.3.0' }
Untuk menggunakan model di Layanan 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' }
Jika Anda memilih untuk menggunakan model ini di Layanan Google Play, Anda dapat mengonfigurasi aplikasi Anda untuk mengunduh model secara otomatis ke perangkat setelah aplikasi diinstal dari Play Store. Untuk melakukannya, tambahkan deklarasi berikut ke file
AndroidManifest.xml
aplikasi Anda:<application ...> ... <meta-data android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES" android:value="barcode" > <!-- To use multiple models: android:value="barcode,model2,model3" --> </application>
Anda juga bisa secara eksplisit memeriksa ketersediaan model dan meminta download melalui ModuleInstallClient API layanan Google Play.
Jika Anda tidak mengaktifkan download model waktu instal atau meminta download eksplisit, model diunduh saat pertama kali Anda menjalankan pemindai. Permintaan yang Anda buat sebelum pengunduhan selesai, tidak akan memberikan hasil.
Panduan gambar input
-
Agar ML Kit dapat membaca kode batang secara akurat, gambar input harus berisi kode batang yang diwakili oleh data piksel yang memadai.
Persyaratan data piksel yang spesifik tergantung pada jenis kode batang dan jumlah data yang dikodekan di dalamnya, karena banyak kode batang mendukung payload ukuran variabel. Secara umum, nilai terkecil yang unit kode batang harus setidaknya selebar 2 piksel, dan untuk kode 2 dimensi, tinggi 2 piksel.
Misalnya, kode batang EAN-13 terdiri dari batang dan spasi yang bernilai 1, Lebarnya 2, 3, atau 4 unit, sehingga gambar kode batang EAN-13 idealnya memiliki batang dan spasi minimal berukuran 2, 4, 6, dan 8 piksel. Karena EAN-13 kode batang memiliki lebar total 95 unit, kode batang minimal harus 190 selebar piksel.
Format yang lebih padat, seperti PDF417, membutuhkan dimensi piksel yang lebih besar untuk ML Kit untuk membacanya dengan andal. Misalnya, kode PDF417 dapat memiliki hingga 34 "kata-kata" lebar 17 unit dalam satu baris, yang idealnya akan berukuran minimal Lebar 1156 piksel.
-
Fokus gambar yang buruk dapat memengaruhi akurasi pemindaian. Jika aplikasi Anda tidak mendapatkan akan memberikan hasil yang dapat diterima, meminta pengguna untuk mengambil ulang gambar.
-
Untuk aplikasi biasa, sebaiknya berikan akses gambar beresolusi, seperti 1280x720 atau 1920x1080, yang akan membuat kode batang dapat dipindai dari jarak jauh dari kamera.
Namun, pada aplikasi yang sangat membutuhkan latensi, Anda dapat meningkatkan performa tinggi dengan mengambil gambar pada resolusi yang lebih rendah, tetapi memerlukan kode batang membentuk mayoritas gambar input. Lihat juga Tips untuk meningkatkan performa real-time.
1. Mengonfigurasi pemindai kode batang
Jika mengetahui format kode batang yang ingin dibaca, Anda dapat meningkatkan kecepatan detektor kode batang dengan mengonfigurasinya agar mendeteksi format tersebut saja.Misalnya, untuk mendeteksi kode Aztec dan kode QR saja, buat
BarcodeScannerOptions
seperti dalam contoh berikut:
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();
Format berikut ini didukung:
- Kode 128 (
FORMAT_CODE_128
) - Kode 39 (
FORMAT_CODE_39
) - Kode 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
) - Kode QR (
FORMAT_QR_CODE
) - PDF417 (
FORMAT_PDF417
) - Aztek (
FORMAT_AZTEC
) - Matriks Data (
FORMAT_DATA_MATRIX
)
Mulai dari model terpaket 17.1.0 dan model 18.2.0 yang tidak dipaketkan, Anda juga dapat memanggil
enableAllPotentialBarcodes()
untuk menampilkan semua potensi kode batang meskipun
tidak dapat didekode. Hal ini dapat digunakan untuk memfasilitasi deteksi lebih lanjut, misalnya
dengan memperbesar kamera untuk mendapatkan gambar yang lebih jelas dari kode batang apa pun yang ditampilkan
kotak pembatas.
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 // ... } } }
Jika Anda tidak menggunakan pustaka kamera yang memberi derajat rotasi gambar, Anda bisa menghitungnya dari derajat rotasi perangkat dan orientasi kamera sensor di perangkat:
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; }
Lalu, teruskan objek media.Image
dan
nilai derajat rotasi ke InputImage.fromMediaImage()
:
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Menggunakan URI file
Untuk membuat InputImage
dari URI file, teruskan konteks aplikasi dan URI file ke
InputImage.fromFilePath()
. Hal ini berguna ketika Anda
gunakan intent ACTION_GET_CONTENT
untuk meminta pengguna memilih
gambar dari aplikasi galeri mereka.
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(); }
Menggunakan ByteBuffer
atau ByteArray
Untuk membuat InputImage
dari ByteBuffer
atau ByteArray
, hitung gambar terlebih dahulu
derajat rotasi seperti yang dijelaskan sebelumnya untuk input media.Image
.
Lalu, buat objek InputImage
dengan buffer atau array, beserta elemen
tinggi, lebar, format encoding warna, dan derajat rotasi:
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 );
Menggunakan Bitmap
Untuk membuat InputImage
dari objek Bitmap
, buat deklarasi berikut:
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
Gambar direpresentasikan oleh objek Bitmap
bersama dengan derajat rotasi.
3. Mendapatkan instance BarcodeScanner
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. Memproses gambar
Teruskan gambar ke metodeprocess
:
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. Mendapatkan informasi dari kode batang
Jika operasi pengenalan kode batang berhasil, daftarBarcode
diteruskan ke pemroses peristiwa sukses. Setiap objek Barcode
mewakili
kode batang yang terdeteksi dalam gambar. Untuk setiap kode batang, Anda bisa mendapatkan
koordinat pembatas pada gambar input, serta data mentah yang dienkode oleh
kode batang. Juga, jika pemindai kode batang
mampu menentukan jenis data
yang dienkode oleh kode batang, Anda bisa mendapatkan objek yang berisi data yang diuraikan.
Contoh:
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; } }
Tips untuk meningkatkan performa real-time
Jika Anda ingin memindai kode batang dalam aplikasi real-time, ikuti panduan untuk mencapai kecepatan frame terbaik:
-
Jangan mengambil input dengan resolusi native kamera. Pada beberapa perangkat, menangkap input dengan resolusi native menghasilkan output yang sangat besar (10+ megapiksel), yang menghasilkan latensi yang sangat buruk tanpa manfaat untuk tingkat akurasi. Sebagai gantinya, hanya minta ukuran dari kamera yang diperlukan untuk deteksi kode batang, yang biasanya berukuran tidak lebih dari 2 megapiksel.
Jika kecepatan pemindaian penting, Anda dapat menurunkan pengambilan gambar resolusi. Namun, perhatikan persyaratan ukuran kode batang minimum yang diuraikan di atas.
Jika Anda mencoba mengenali kode batang dari urutan streaming {i>frame<i} video, pengenal mungkin menghasilkan hasil yang berbeda dari {i>frame<i} ke {i>frame<i} {i>frame<i}. Anda harus menunggu sampai Anda mendapatkan rangkaian nilai untuk yakin bahwa Anda memberikan hasil yang baik.
Digit Checksum tidak didukung untuk ITF dan CODE-39.
- Jika Anda menggunakan
Camera
ataucamera2
API, men-throttle panggilan ke detektor. Jika video baru {i>frame<i} menjadi tersedia saat detektor sedang berjalan, hapus {i>frame<i} tersebut. LihatVisionProcessorBase
dalam aplikasi contoh panduan memulai untuk digunakan sebagai contoh. - Jika Anda menggunakan
CameraX
API, pastikan strategi tekanan balik ditetapkan ke nilai defaultnyaImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST
. Hal ini menjamin hanya satu gambar yang akan dikirimkan untuk analisis pada satu waktu. Jika lebih banyak gambar yang dihasilkan ketika penganalisis sedang sibuk, mereka akan dibuang secara otomatis dan tidak diantrekan pengiriman. Setelah gambar yang dianalisis ditutup dengan memanggil ImageProxy.close(), gambar terbaru berikutnya akan dikirim. - Jika Anda menggunakan output detektor untuk menempatkan grafik
gambar input, pertama-tama dapatkan hasilnya dari ML Kit, lalu render gambar
dan overlay dalam satu langkah. Tindakan ini merender ke permukaan tampilan
hanya sekali untuk setiap {i>input frame<i}. Lihat
CameraSourcePreview
danGraphicOverlay
dalam aplikasi contoh panduan memulai sebagai contoh. - Jika Anda menggunakan Camera2 API, ambil gambar dengan
Format
ImageFormat.YUV_420_888
. Jika Anda menggunakan Camera API versi lama, ambil gambar dengan FormatImageFormat.NV21
.
Kecuali dinyatakan lain, konten di halaman ini dilisensikan berdasarkan Lisensi Creative Commons Attribution 4.0, sedangkan contoh kode dilisensikan berdasarkan Lisensi Apache 2.0. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Kebijakan Situs Google Developers. Java adalah merek dagang terdaftar dari Oracle dan/atau afiliasinya.
Terakhir diperbarui pada 2024-09-20 UTC.