Puoi utilizzare ML Kit per riconoscere e decodificare i codici a barre.
| Funzionalità | Unbundled | In bundle |
|---|---|---|
| Implementazione | Il modello viene scaricato dinamicamente tramite Google Play Services. | Il modello è collegato staticamente alla tua app in fase di 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 vedere un esempio di utilizzo di questa API.
- Consulta l'app di presentazione di Material Design per un'implementazione end-to-end di questa API.
Prima di iniziare
Nel file
build.gradlea livello di progetto, assicurati di includere il repository Maven di Google nelle sezionibuildscripteallprojects.Aggiungi le dipendenze per le librerie Android di 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 utilizzare il 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 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.xmldella 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 ModuleInstallClient di Google Play Services.
Se non attivi i download dei modelli al momento dell'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
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Affinché ML Kit possa leggere con precisione i codici a barre, le immagini di input devono contenere codici a barre rappresentati da dati di pixel sufficienti.
I requisiti specifici dei dati dei pixel dipendono sia dal tipo di codice a barre sia dalla quantità di dati codificati al suo interno, 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, pertanto un'immagine di codice a barre EAN-13 ha idealmente barre e spazi di larghezza pari ad almeno 2, 4, 6 e 8 pixel. Poiché un codice a barre EAN-13 ha una larghezza totale di 95 unità, il codice a barre deve avere una larghezza di almeno 190 pixel.
I formati più densi, come PDF417, richiedono dimensioni in pixel maggiori affinché ML Kit possa leggerli in modo affidabile. Ad esempio, un codice PDF417 può avere fino a 34 "parole" larghe 17 unità in una singola riga, che idealmente dovrebbero avere una larghezza di almeno 1156 pixel.
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Una messa a fuoco scadente dell'immagine può influire sull'accuratezza della scansione. Se la tua app non ottiene risultati accettabili, chiedi all'utente di acquisire nuovamente l'immagine.
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Per le applicazioni tipiche, è consigliabile fornire un'immagine ad alta risoluzione, ad esempio 1280 x 720 o 1920 x 1080, che consenta di scansionare i codici a barre da una distanza maggiore dalla fotocamera.
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 i suggerimenti per migliorare le prestazioni in tempo reale.
1. Configura 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()
Java
BarcodeScannerOptions options = new BarcodeScannerOptions.Builder() .setBarcodeFormats( Barcode.FORMAT_QR_CODE, Barcode.FORMAT_AZTEC) .build();
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 unbundled 18.2.0, puoi anche chiamare
enableAllPotentialBarcodes() per restituire tutti i potenziali codici a barre anche se non
possono essere decodificati. Questo può essere utilizzato per facilitare un ulteriore rilevamento, ad esempio
eseguendo lo zoom della fotocamera per ottenere un'immagine più chiara di qualsiasi codice a barre nel riquadro di delimitazione
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 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 libreria della fotocamera 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 }
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)
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(). Questo è utile quando utilizzi un intent ACTION_GET_CONTENT per chiedere all'utente di selezionare un'immagine dalla sua app di 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(); }
Utilizzo di un ByteBuffer o ByteArray
Per creare un oggetto InputImage da un ByteBuffer o un ByteArray, calcola prima il grado di rotazione dell'immagine come descritto in precedenza per l'input media.Image.
Poi, crea l'oggetto InputImage con il buffer o l'array, insieme all'altezza, alla larghezza, al formato di codifica dei colori 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 ) // 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 un oggetto InputImage 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 insieme ai gradi di rotazione.
3. Ottieni un'istanza di 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. Elabora l'immagine
Passa 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. Ottenere informazioni dai codici a barre
Se l'operazione di riconoscimento del codice a barre va a buon fine, un elenco di oggettiBarcode viene passato al listener di esito positivo. Ogni oggetto Barcode rappresenta un codice a barre rilevato nell'immagine. Per ogni codice a barre, puoi ottenere le relative coordinate 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 stato in grado di 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 } } }
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 le prestazioni in tempo reale
Se vuoi scansionare i codici a barre in un'applicazione in tempo reale, segui queste linee guida per ottenere i migliori frame rate:
-
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 scarsa senza alcun vantaggio in termini di accuratezza. Richiedi invece alla fotocamera solo le dimensioni 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 di acquisizione delle immagini. Tuttavia, tieni presente i requisiti minimi per le dimensioni dei codici a barre descritti sopra.
Se stai cercando di riconoscere i codici a barre da una sequenza di frame di video in streaming, il riconoscimento potrebbe produrre risultati diversi da un frame all'altro. Devi attendere di ottenere una serie consecutiva dello stesso valore per avere la certezza di restituire un risultato valido.
La cifra di checksum non è supportata per ITF e CODE-39.
- Se utilizzi l'API
Cameraocamera2, limita le chiamate al rilevatore. Se un nuovo frame video diventa disponibile mentre il rilevatore è in esecuzione, elimina il frame. Per un esempio, consulta la classeVisionProcessorBasenell'app di esempio della guida rapida. - Se utilizzi l'API
CameraX, assicurati che la strategia di backpressure sia impostata sul valore predefinitoImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. In questo modo, viene inviata per l'analisi 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 analizzata chiamando ImageProxy.close(), verrà visualizzata l'immagine successiva più recente. - Se utilizzi l'output del rilevatore per sovrapporre elementi grafici all'immagine di input, ottieni prima il risultato da ML Kit, poi esegui il rendering dell'immagine e della sovrapposizione in un unico passaggio. Il rendering sulla superficie di visualizzazione viene eseguito una sola volta per ogni frame di input. Per un esempio, consulta le classi
CameraSourcePrevieweGraphicOverlaynell'app di esempio della guida rapida. - Se utilizzi l'API Camera2, acquisisci le immagini in formato
ImageFormat.YUV_420_888. Se utilizzi l'API Camera precedente, acquisisci le immagini in formatoImageFormat.NV21.
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Ultimo aggiornamento 2026-10-27 UTC.