Barkodları tanımak ve kodlarını çözmek için ML Kit'i kullanabilirsiniz.
| Özellik | Paket dışı | Gruplandırılanlar |
|---|---|---|
| Uygulama | Model, Google Play Hizmetleri aracılığıyla dinamik olarak indirilir. | Model, derleme sırasında uygulamanıza statik olarak bağlanır. |
| Uygulama boyutu | Boyut yaklaşık 200 KB artar. | Boyut yaklaşık 2,4 MB artar. |
| Başlatma süresi | İlk kullanımdan önce modelin indirilmesini beklemeniz gerekebilir. | Model hemen kullanılabilir. |
Deneyin
- Bu API'nin örnek kullanımını görmek için örnek uygulamayı deneyin.
- Bu API'nin uçtan uca uygulanması için Materyal Tasarım tanıtım uygulamasına bakın.
Başlamadan önce
Proje düzeyindeki
build.gradledosyanızda, Google'ın Maven deposunu hembuildscripthem deallprojectsbölümlerinize eklediğinizden emin olun.ML Kit Android kitaplıklarının bağımlılıklarını, modülünüzün uygulama düzeyindeki gradle dosyasına (genellikle
app/build.gradle) ekleyin. İhtiyaçlarınıza göre aşağıdaki bağımlılıklardan birini seçin:Modeli uygulamanızla paketlemek için:
dependencies { // ... // Use this dependency to bundle the model with your app implementation 'com.google.mlkit:barcode-scanning:17.3.0' }Modeli Google Play Hizmetleri'nde kullanmak için:
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' }Google Play Hizmetleri'ndeki modeli kullanmayı seçerseniz uygulamanızı, Play Store'dan yüklendikten sonra modeli cihaza otomatik olarak indirecek şekilde yapılandırabilirsiniz. Bunun için uygulamanızın
AndroidManifest.xmldosyasına aşağıdaki beyanı ekleyin:<application ...> ... <meta-data android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES" android:value="barcode" > <!-- To use multiple models: android:value="barcode,model2,model3" --> </application>Ayrıca, Google Play Hizmetleri ModuleInstallClient API aracılığıyla modelin kullanılabilirliğini açıkça kontrol edebilir ve indirme isteğinde bulunabilirsiniz.
Yükleme sırasında model indirmeyi etkinleştirmez veya açıkça indirme isteğinde bulunmazsanız model, tarayıcıyı ilk kez çalıştırdığınızda indirilir. İndirme işlemi tamamlanmadan önce yaptığınız istekler sonuç vermez.
Giriş resmi kuralları
-
ML Kit'in barkodları doğru şekilde okuyabilmesi için giriş resimlerinde yeterli piksel verisiyle temsil edilen barkodlar bulunmalıdır.
Birçok barkod değişken boyutlu yükü desteklediğinden, belirli piksel verisi gereksinimleri hem barkodun türüne hem de barkodda kodlanan veri miktarına bağlıdır. Genel olarak, barkodun en küçük anlamlı birimi en az 2 piksel genişliğinde ve 2 boyutlu kodlar için 2 piksel yüksekliğinde olmalıdır.
Örneğin, EAN-13 barkodları 1, 2, 3 veya 4 birim genişliğinde çubuklardan ve boşluklardan oluşur. Bu nedenle, bir EAN-13 barkod resminde ideal olarak en az 2, 4, 6 ve 8 piksel genişliğinde çubuklar ve boşluklar bulunur. EAN-13 barkodunun toplam genişliği 95 birim olduğundan barkodun genişliği en az 190 piksel olmalıdır.
PDF417 gibi daha yoğun biçimlerin ML Kit tarafından güvenilir bir şekilde okunabilmesi için daha büyük piksel boyutları gerekir. Örneğin, bir PDF417 kodunun tek bir satırında 17 birim genişliğinde en fazla 34 "kelime" bulunabilir. Bu kodun genişliği ideal olarak en az 1.156 piksel olmalıdır.
-
Görüntü odağının kötü olması, tarama doğruluğunu etkileyebilir. Uygulamanız kabul edilebilir sonuçlar almıyorsa kullanıcıdan resmi yeniden çekmesini isteyin.
-
Tipik uygulamalar için 1280x720 veya 1920x1080 gibi daha yüksek çözünürlüklü bir resim sağlamanız önerilir. Bu sayede barkodlar kameradan daha uzak bir mesafeden taranabilir.
Ancak gecikmenin kritik olduğu uygulamalarda, görüntüleri daha düşük çözünürlükte yakalayarak performansı artırabilirsiniz. Ancak barkodun, giriş görüntüsünün çoğunluğunu oluşturması gerekir. Ayrıca Gerçek zamanlı performansı iyileştirmeye yönelik ipuçları başlıklı makaleyi inceleyin.
1. Barkod tarayıcıyı yapılandırma
Okunmasını beklediğiniz barkod biçimlerini biliyorsanız barkod algılayıcıyı yalnızca bu biçimleri algılayacak şekilde yapılandırarak algılayıcının hızını artırabilirsiniz.Örneğin, yalnızca Aztec kodu ve QR kodlarını algılamak için aşağıdaki örnekte olduğu gibi bir BarcodeScannerOptions nesnesi oluşturun:
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();
Aşağıdaki biçimler desteklenir:
- 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) - QR kodu (
FORMAT_QR_CODE) - PDF417 (
FORMAT_PDF417) - Aztek (
FORMAT_AZTEC) - Data Matrix (
FORMAT_DATA_MATRIX)
Paket model 17.1.0 ve paketlenmemiş model 18.2.0'dan itibaren, kodu çözülemese bile tüm olası barkodları döndürmek için enableAllPotentialBarcodes() yöntemini de çağırabilirsiniz. Bu, daha fazla algılamayı kolaylaştırmak için kullanılabilir. Örneğin, döndürülen sınırlayıcı kutudaki barkodun daha net bir görüntüsünü elde etmek için kamerayı yakınlaştırabilirsiniz.
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 // ... } } }
Görüntünün dönüş derecesini veren bir kamera kitaplığı kullanmıyorsanız bu değeri cihazın dönüş derecesinden ve cihazdaki kamera sensörünün yönünden hesaplayabilirsiniz:
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; }
Ardından media.Image nesnesini ve dönüş derecesi değerini InputImage.fromMediaImage()'e iletin:
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Dosya URI'si kullanma
Bir dosya URI'sinden InputImage nesnesi oluşturmak için uygulama bağlamını ve dosya URI'sini InputImage.fromFilePath() yöntemine iletin. Bu, kullanıcının galeri uygulamasından bir resim seçmesini istemek için ACTION_GET_CONTENT intent'ini kullandığınızda yararlı olur.
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(); }
ByteBuffer veya ByteArray kullanma
ByteBuffer veya ByteArray nesnesinden InputImage nesnesi oluşturmak için önce media.Image girişi için daha önce açıklandığı şekilde resim döndürme derecesini hesaplayın.
Ardından, arabellek veya diziyle birlikte resmin yüksekliği, genişliği, renk kodlama biçimi ve dönüş derecesini içeren InputImage nesnesini oluşturun:
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 );
Bitmap kullanma
Bir Bitmap nesnesinden InputImage nesnesi oluşturmak için aşağıdaki bildirimi yapın:
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
Resim, dönüş dereceleriyle birlikte bir Bitmap nesnesiyle temsil edilir.
3. BarcodeScanner örneği alma
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. Resmi işleme
Resmiprocess yöntemine iletin:
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. Barkodlardan bilgi alma
Barkod tanıma işlemi başarılı olursa başarı işleyicisineBarcode nesnelerinin bir listesi iletilir. Her Barcode nesnesi, resimde algılanan bir barkodu temsil eder. Her barkod için giriş resmindeki sınırlayıcı koordinatlarını ve barkod tarafından kodlanan ham verileri alabilirsiniz. Ayrıca, barkod tarayıcı barkod tarafından kodlanan veri türünü belirleyebildiyse ayrıştırılmış verileri içeren bir nesne alabilirsiniz.
Örneğin:
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; } }
Gerçek zamanlı performansı iyileştirmeye yönelik ipuçları
Barkodları gerçek zamanlı bir uygulamada taramak istiyorsanız en iyi kare hızlarını elde etmek için aşağıdaki yönergeleri uygulayın:
-
Girişi kameranın yerel çözünürlüğünde yakalamayın. Bazı cihazlarda, girişin yerel çözünürlükte yakalanması son derece büyük (10+ megapiksel) görüntüler oluşturur. Bu da doğruluk açısından hiçbir fayda sağlamadan çok düşük gecikme süresine neden olur. Bunun yerine, kameradan yalnızca barkod algılama için gereken boyutu isteyin. Bu boyut genellikle 2 megapikselden fazla değildir.
Tarama hızı önemliyse resim yakalama çözünürlüğünü daha da düşürebilirsiniz. Ancak yukarıda belirtilen minimum barkod boyutu şartlarını göz önünde bulundurun.
Akış halindeki bir video karesi dizisindeki barkodları tanımaya çalışıyorsanız tanıyıcı, kareden kareye farklı sonuçlar üretebilir. İyi bir sonuç döndürdüğünüzden emin olmak için aynı değerden oluşan ardışık bir seri elde edene kadar beklemeniz gerekir.
Denetim toplamı basamağı, ITF ve CODE-39 için desteklenmez.
Cameraveyacamera2API'sini kullanıyorsanız algılayıcıya yapılan çağrıları kısıtlayın. Algılayıcı çalışırken yeni bir video karesi kullanılabilir hale gelirse kareyi bırakın. Örnek için hızlı başlangıç örnek uygulamasındakiVisionProcessorBasesınıfına bakın.CameraXAPI'sini kullanıyorsanız geri basınç stratejisinin varsayılan değeri olanImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATESTdeğerine ayarlandığından emin olun. Bu sayede, analiz için aynı anda yalnızca bir resim gönderilir. Analizör meşgulken daha fazla görüntü üretilirse bunlar otomatik olarak silinir ve yayınlanmak üzere sıraya alınmaz. Analiz edilen görüntü ImageProxy.close() çağrılarak kapatıldıktan sonra bir sonraki en yeni görüntü yayınlanır.- Algılayıcının çıkışını giriş resminin üzerine grafik yerleştirmek için kullanıyorsanız önce ML Kit'ten sonucu alın, ardından resmi ve yer paylaşımını tek bir adımda oluşturun. Bu, her giriş karesi için yalnızca bir kez görüntüleme yüzeyine oluşturulur. Örnek için hızlı başlangıç örnek uygulamasındaki
CameraSourcePreviewveGraphicOverlaysınıflarına bakın. - Camera2 API'yi kullanıyorsanız görüntüleri
ImageFormat.YUV_420_888biçiminde yakalayın. Eski Camera API'yi kullanıyorsanız görüntüleriImageFormat.NV21biçiminde yakalayın.
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2026-10-27 UTC.