สแกนบาร์โค้ดด้วย ML Kit ใน Android

คุณสามารถใช้ ML Kit เพื่อจดจำและถอดรหัสบาร์โค้ดได้

ฟีเจอร์แบบแยกแบบรวม
การใช้งานระบบจะดาวน์โหลดโมเดลแบบไดนามิกผ่านบริการ Google Playระบบจะลิงก์โมเดลกับแอปแบบคงที่ในระหว่างเวลาบิลด์
ขนาดแอปเพิ่มขึ้นประมาณ 200 KBเพิ่มขึ้นประมาณ 2.4 MB
เวลาเริ่มต้นอาจต้องรอให้ดาวน์โหลดโมเดลก่อนใช้งานครั้งแรกโมเดลพร้อมใช้งานทันที

ลองเลย

ก่อนเริ่มต้น

  1. ในไฟล์ build.gradle ระดับโปรเจ็กต์ ให้ตรวจสอบว่าได้รวมที่เก็บ Maven ของ Google ไว้ในส่วน buildscript และ allprojects

  2. เพิ่มทรัพยากร Dependency สำหรับไลบรารี ML Kit สำหรับ Android ลงในไฟล์ Gradle ระดับแอปของโมดูล ซึ่งโดยปกติจะเป็น app/build.gradle เลือกทรัพยากร Dependency รายการใดรายการหนึ่งต่อไปนี้ตามความต้องการ

    สำหรับการรวมโมเดลกับแอป

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

    สำหรับการใช้โมเดลในบริการ 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. หากเลือกใช้โมเดลในบริการ Google Play คุณสามารถกำหนดค่า แอปให้ดาวน์โหลดโมเดลลงในอุปกรณ์โดยอัตโนมัติหลังจากติดตั้งแอปจาก Play Store หากต้องการทำเช่นนั้น ให้เพิ่มการประกาศต่อไปนี้ลงในไฟล์ AndroidManifest.xml ของแอป

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

    นอกจากนี้ คุณยังตรวจสอบความพร้อมใช้งานของโมเดลและขอให้ดาวน์โหลดผ่านบริการ Google Play ModuleInstallClient APIได้อย่างชัดเจน

    หากคุณไม่เปิดใช้การดาวน์โหลดโมเดลในระหว่างการติดตั้งหรือขอให้ดาวน์โหลดอย่างชัดเจน ระบบจะดาวน์โหลดโมเดลเมื่อคุณเรียกใช้เครื่องมือสแกนเป็นครั้งแรก คำขอที่คุณส่งก่อนการดาวน์โหลดจะเสร็จสมบูรณ์จะไม่แสดงผลลัพธ์

หลักเกณฑ์เกี่ยวกับรูปภาพอินพุต

  • รูปภาพอินพุตต้องมีบาร์โค้ดที่แสดงด้วยข้อมูลพิกเซลที่เพียงพอเพื่อให้ ML Kit อ่านบาร์โค้ดได้อย่างถูกต้อง

    ข้อกำหนดเฉพาะของข้อมูลพิกเซลขึ้นอยู่กับประเภทของ บาร์โค้ดและปริมาณข้อมูลที่เข้ารหัสไว้ เนื่องจากบาร์โค้ดหลายรายการ รองรับเพย์โหลดขนาดต่างๆ โดยทั่วไป หน่วยที่เล็กที่สุดที่มีความหมาย ของบาร์โค้ดควรมีความกว้างอย่างน้อย 2 พิกเซล และสำหรับ โค้ด 2 มิติ ควรมีความสูง 2 พิกเซล

    ตัวอย่างเช่น บาร์โค้ด EAN-13 ประกอบด้วยแถบและช่องว่างที่มีความกว้าง 1, 2, 3 หรือ 4 หน่วย ดังนั้นรูปภาพบาร์โค้ด EAN-13 ควรมีแถบและ ช่องว่างที่มีความกว้างอย่างน้อย 2, 4, 6 และ 8 พิกเซล เนื่องจากบาร์โค้ด EAN-13 มีความกว้างทั้งหมด 95 หน่วย บาร์โค้ดจึงควรมีความกว้างอย่างน้อย 190 พิกเซล

    รูปแบบที่หนาแน่นกว่า เช่น PDF417 ต้องมีขนาดพิกเซลที่ใหญ่กว่าเพื่อให้ ML Kit อ่านได้อย่างน่าเชื่อถือ ตัวอย่างเช่น โค้ด PDF417 อาจมี "คำ" ที่มีความกว้าง 17 หน่วยสูงสุด 34 คำในแถวเดียว ซึ่งควรมีความกว้างอย่างน้อย 1156 พิกเซล

  • การโฟกัสรูปภาพไม่ดีอาจส่งผลต่อความแม่นยำในการสแกน หากแอปได้รับผลลัพธ์ที่ไม่เป็นที่ยอมรับ ให้ขอให้ผู้ใช้ถ่ายรูปภาพอีกครั้ง

  • สำหรับแอปพลิเคชันทั่วไป เราขอแนะนำให้ใช้รูปภาพความละเอียดสูงขึ้น เช่น 1280x720 หรือ 1920x1080 ซึ่งจะทำให้สแกนบาร์โค้ดจากระยะไกลจากกล้องได้

    อย่างไรก็ตาม ในแอปพลิเคชันที่เวลาในการตอบสนองมีความสำคัญ คุณสามารถปรับปรุง ประสิทธิภาพได้โดยการถ่ายรูปภาพที่ความละเอียดต่ำลง แต่กำหนดให้ บาร์โค้ดมีขนาดใหญ่ที่สุดในรูปภาพอินพุต ดู เคล็ดลับในการปรับปรุงประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์

1. กำหนดค่าเครื่องมือสแกนบาร์โค้ด

หากทราบรูปแบบบาร์โค้ดที่ต้องการอ่าน คุณสามารถปรับปรุงความเร็วของเครื่องมือตรวจจับบาร์โค้ดได้โดยกำหนดค่าให้ตรวจจับเฉพาะรูปแบบเหล่านั้น

ตัวอย่างเช่น หากต้องการตรวจจับเฉพาะโค้ด Aztec และคิวอาร์โค้ด ให้สร้างออบเจ็กต์ BarcodeScannerOptions ดังตัวอย่างต่อไปนี้

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();

ระบบรองรับรูปแบบต่อไปนี้

  • 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)
  • คิวอาร์โค้ด (FORMAT_QR_CODE)
  • PDF417 (FORMAT_PDF417)
  • Aztec (FORMAT_AZTEC)
  • Data Matrix (FORMAT_DATA_MATRIX)

ตั้งแต่โมเดลแบบรวมเวอร์ชัน 17.1.0 และโมเดลแบบแยกเวอร์ชัน 18.2.0 เป็นต้นไป คุณยังเรียก enableAllPotentialBarcodes() เพื่อแสดงบาร์โค้ดที่อาจเป็นไปได้ทั้งหมด แม้ว่าจะถอดรหัสไม่ได้ก็ตาม คุณสามารถใช้ฟังก์ชันนี้เพื่อช่วยในการตรวจจับเพิ่มเติม เช่น ซูมกล้องเพื่อดูรูปภาพบาร์โค้ดในกรอบล้อมรอบที่ชัดเจนขึ้น

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
          // ...
        }
    }
}

หากคุณไม่ได้ใช้ไลบรารีกล้องที่แสดงองศาการหมุนของรูปภาพ คุณ สามารถคำนวณองศาการหมุนจากองศาการหมุนของอุปกรณ์และการวางแนวของเซ็นเซอร์กล้องในอุปกรณ์ได้ดังนี้

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;
}

จากนั้นส่งออบเจ็กต์ media.Image และค่าองศาการหมุนไปยัง InputImage.fromMediaImage() ดังนี้

Kotlin

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)

Java

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

การใช้ URI ของไฟล์

หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage จาก URI ของไฟล์ ให้ส่งบริบทของแอปและ URI ของไฟล์ไปยัง InputImage.fromFilePath() วิธีนี้มีประโยชน์เมื่อคุณ ใช้ Intent ACTION_GET_CONTENT เพื่อแจ้งให้ผู้ใช้เลือก รูปภาพจากแอปแกลเลอรี

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();
}

การใช้ ByteBuffer หรือ ByteArray

หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage จาก ByteBuffer หรือ ByteArray ให้คำนวณองศาการหมุนของรูปภาพ ก่อนตามที่อธิบายไว้ก่อนหน้านี้สำหรับอินพุต media.Image จากนั้นสร้างออบเจ็กต์ InputImage ด้วยบัฟเฟอร์หรืออาร์เรย์ รวมถึงความสูง ความกว้าง รูปแบบการเข้ารหัสสี และองศาการหมุนของรูปภาพ ดังนี้

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
);

การใช้ Bitmap

หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage จากออบเจ็กต์ Bitmap ให้ประกาศดังนี้

Kotlin

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)

Java

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

รูปภาพจะแสดงด้วยออบเจ็กต์ Bitmap พร้อมองศาการหมุน

3. รับอินสแตนซ์ของ 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. ประมวลผลรูปภาพ

ส่งรูปภาพไปยังเมธอด process ดังนี้

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. รับข้อมูลจากบาร์โค้ด

หากการดำเนินการจดจำบาร์โค้ดสำเร็จ ระบบจะส่งรายการออบเจ็กต์ Barcode ไปยัง Listener ที่สำเร็จ ออบเจ็กต์ Barcode แต่ละรายการแสดงบาร์โค้ดที่ตรวจพบในรูปภาพ สำหรับบาร์โค้ดแต่ละรายการ คุณจะได้รับพิกัดกรอบล้อมรอบในรูปภาพอินพุต รวมถึงข้อมูลดิบที่เข้ารหัสโดยบาร์โค้ด นอกจากนี้ หากเครื่องมือสแกนบาร์โค้ดสามารถระบุประเภทข้อมูลที่เข้ารหัสโดยบาร์โค้ดได้ คุณจะได้รับออบเจ็กต์ที่มีข้อมูลที่แยกวิเคราะห์แล้ว

ตัวอย่างเช่น

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;
    }
}

เคล็ดลับในการปรับปรุงประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์

หากต้องการสแกนบาร์โค้ดในแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ ให้ทำตามหลักเกณฑ์ต่อไปนี้ เพื่อให้ได้อัตราเฟรมที่ดีที่สุด

  • อย่าถ่ายอินพุตที่ความละเอียดดั้งเดิมของกล้อง ในอุปกรณ์บางรุ่น การถ่ายอินพุตที่ความละเอียดดั้งเดิมจะสร้างรูปภาพขนาดใหญ่มาก (10+ เมกะพิกเซลขึ้นไป) ซึ่งส่งผลให้เวลาในการตอบสนองแย่มากโดยไม่มีประโยชน์ต่อ ความแม่นยำ ให้ขอขนาดจากกล้องที่จำเป็นสำหรับการตรวจจับบาร์โค้ดเท่านั้น ซึ่งโดยปกติจะไม่เกิน 2 เมกะพิกเซล

    หากความเร็วในการสแกนมีความสำคัญ คุณสามารถลดความละเอียดในการถ่ายรูปภาพ ได้อีก อย่างไรก็ตาม โปรดคำนึงถึงข้อกำหนดด้านขนาดบาร์โค้ดขั้นต่ำ ที่ระบุไว้ข้างต้น

    หากคุณพยายามจดจำบาร์โค้ดจากลำดับเฟรมวิดีโอสตรีมมิง เครื่องมือจดจำอาจแสดงผลลัพธ์ที่แตกต่างกันไปในแต่ละเฟรม คุณควรรอจนกว่าจะได้รับค่าเดียวกันติดต่อกันหลายครั้งเพื่อให้แน่ใจว่าคุณจะได้รับผลลัพธ์ที่ดี

    ระบบไม่รองรับตัวเลขตรวจสอบสำหรับ ITF และ CODE-39

  • หากคุณใช้ Camera หรือ camera2 API ให้ควบคุมการเรียกเครื่องมือตรวจจับ หากมีเฟรมวิดีโอใหม่ พร้อมใช้งานขณะที่เครื่องมือตรวจจับกำลังทำงาน ให้ทิ้งเฟรมนั้น ดูตัวอย่างได้ที่คลาส VisionProcessorBase ในแอปตัวอย่างคู่มือเริ่มใช้งานฉบับย่อ
  • หากคุณใช้ CameraX API โปรดตรวจสอบว่าได้ตั้งค่ากลยุทธ์การควบคุมปริมาณข้อมูลที่ส่งไปยังเครื่องมือวิเคราะห์เป็นค่าเริ่มต้น ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST ซึ่งจะรับประกันว่าระบบจะส่งรูปภาพเพียงรูปเดียวสำหรับการวิเคราะห์ในแต่ละครั้ง หากมีการสร้างรูปภาพเพิ่มเติมเมื่อเครื่องมือวิเคราะห์ไม่ว่าง ระบบจะทิ้งรูปภาพเหล่านั้นโดยอัตโนมัติและไม่จัดคิวเพื่อส่ง เมื่อปิดรูปภาพที่กำลังวิเคราะห์โดยการเรียก ImageProxy.close() ระบบจะส่งรูปภาพล่าสุดถัดไป
  • หากคุณใช้เอาต์พุตของเครื่องมือตรวจจับเพื่อซ้อนทับกราฟิกบน รูปภาพอินพุต ให้รับผลลัพธ์จาก ML Kit ก่อน จากนั้นแสดงรูปภาพ และซ้อนทับในขั้นตอนเดียว ซึ่งจะแสดงบนพื้นผิวการแสดงผล เพียงครั้งเดียวสำหรับแต่ละเฟรมอินพุต ดูตัวอย่างได้ที่คลาส CameraSourcePreview และ GraphicOverlay ในแอปตัวอย่างเริ่มต้นใช้งาน
  • หากคุณใช้ Camera2 API ให้ถ่ายรูปภาพใน ImageFormat.YUV_420_888 รูปแบบ หากคุณใช้ Camera API เวอร์ชันเก่า ให้ถ่ายรูปภาพใน ImageFormat.NV21 รูปแบบ