Puoi utilizzare ML Kit per riconoscere e decodificare i codici a barre.
Funzionalità | Separato | In bundle |
---|---|---|
Implementazione | Il modello viene scaricato in modo dinamico tramite Google Play Services. | Il modello è collegato in modo statico alla tua app in fase di compilazione. |
Dimensioni app | Aumento delle dimensioni di circa 200 KB. | Aumento delle dimensioni di circa 2,4 MB. |
Tempo di inizializzazione | Potresti dover 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.
- Visita la Vetrina di Material Design app per un'implementazione end-to-end di questa API.
Prima di iniziare
Nel file
build.gradle
a livello di progetto, assicurati di includere il repository Maven di Google sia nelle sezionibuildscript
cheallprojects
.Aggiungi le dipendenze per le librerie Android di ML Kit al file Gradle a livello di app del tuo modulo, che in genere è
app/build.gradle
. Scegli una delle seguenti dipendenze in base alle tue esigenze:Per raggruppare il modello con l'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 dall'app Play Store. A tale scopo, aggiungi la seguente dichiarazione a il file
AndroidManifest.xml
della 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 controllare 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 richiedi il download esplicito, il modello viene scaricato la prima volta che esegui lo scanner. Le tue richieste prima del completamento del download non producono risultati.
Linee guida per le immagini di input
-
Affinché ML Kit possa leggere accuratamente i codici a barre, le immagini di input devono contenere codici a barre rappresentati da un numero sufficiente di dati di pixel.
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, la variante più piccola dell'unità di misura del codice a barre deve essere larga almeno 2 pixel e, per Codici bidimensionali, altezza di 2 pixel.
Ad esempio, i codici a barre EAN-13 sono costituiti da barre e spazi di larghezza 1, 2, 3 o 4 unità, pertanto un'immagine di un codice a barre EAN-13 dovrebbe avere barre e spazi di almeno 2, 4, 6 e 8 pixel di larghezza. Poiché un codice a barre EAN-13 ha una larghezza totale di 95 unità, deve avere una larghezza di almeno 190 pixel.
I formati più densi, come PDF417, richiedono dimensioni dei pixel maggiori per consentire a ML Kit di leggerli in modo affidabile. Ad esempio, un codice PDF417 può avere fino a 34 "parole" di 17 unità di larghezza in una singola riga, che idealmente dovrebbe essere di almeno 1156 pixel di larghezza.
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Una scarsa messa a fuoco dell'immagine può influire sulla precisione della scansione. Se la tua app non ottiene risultati accettabili, chiedi all'utente di acquisire di nuovo l'immagine.
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Per le applicazioni tipiche, consigliamo di fornire una maggiore un'immagine con risoluzione massima, ad esempio 1280 x 720 o 1920 x 1080, che consente di creare codici a barre scansionabili 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 rappresenti la maggior parte dell'immagine di input. Vedi anche Suggerimenti per migliorare il rendimento in tempo reale.
1. Configura il lettore di codici a barre
Se sai quali formati di codici a barre ti aspetti di leggere, puoi migliorare la velocità del rilevatore di codici a barre configurandolo per rilevare solo quei formati.Ad esempio, per rilevare solo 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:
- Codice 128 (
FORMAT_CODE_128
) - Codice 39 (
FORMAT_CODE_39
) - Codice 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
) - Azteco (
FORMAT_AZTEC
) - Matrice di dati (
FORMAT_DATA_MATRIX
)
A partire dal modello 17.1.0 in bundle e dal modello 18.2.0 non in bundle, puoi anche richiamare
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 facendo lo zoom sulla fotocamera per ottenere un'immagine più chiara di qualsiasi codice a barre nell'area delimitata restituita.
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 raccolta di videocamere che fornisce il grado di rotazione dell'immagine, può calcolarlo in base al grado di rotazione e all'orientamento 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 una InputImage
da un URI file, passa il contesto dell'app e l'URI del file a
InputImage.fromFilePath()
. Questa opzione è utile quando
utilizzi un'intenzione ACTION_GET_CONTENT
per chiedere all'utente di selezionare
un'immagine dalla sua app 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 una InputImage
oggetto da un ByteBuffer
o un ByteArray
, prima calcola l'immagine
grado di rotazione come descritto in precedenza per l'input media.Image
.
Quindi, crea l'oggetto InputImage
con il buffer o l'array, insieme al campo
altezza, larghezza, formato di codifica del colore e grado di rotazione:
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
, esegui 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
e da un grado 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. Ricevere informazioni da codici a barre
Se l'operazione di riconoscimento del codice a barre va a buon fine, un elenco di oggettiBarcode
viene passato all'ascoltatore di eventi di successo. Ogni oggetto Barcode
rappresenta un codice a barre rilevato nell'immagine. Per ogni codice a barre, puoi ottenere le 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 il rendimento in tempo reale
Se vuoi scansionare i codici a barre in un'applicazione in tempo reale, segui queste linee guida per ottenere le frequenze frame migliori:
-
Non acquisire l'input alla risoluzione nativa della videocamera. Su alcuni dispositivi, l'input alla risoluzione nativa produce risultati estremamente grandi (10+ megapixel), il che genera una latenza molto scarsa senza alcun vantaggio la precisione. Richiedi invece alla fotocamera solo la dimensione necessaria per il rilevamento del codice a barre, che di solito non supera i 2 megapixel.
Se la velocità di scansione è importante, puoi ridurre ulteriormente l'acquisizione delle immagini risoluzione del problema. Tuttavia, tieni presente i requisiti minimi per le dimensioni del codice a barre. descritti sopra.
Se stai cercando di riconoscere i codici a barre da una sequenza di flussi di dati fotogrammi video, il riconoscimento potrebbe produrre risultati diversi da frame a frame. Devi attendere di ricevere una serie consecutiva dello stesso per avere la certezza di restituire un buon risultato.
Il numero di controllo non è supportato per ITF e CODE-39.
- Se utilizzi
Camera
oppure APIcamera2
, limitare le chiamate al rilevatore. Se un nuovo frame del video diventa disponibile mentre il rilevatore è in esecuzione, inseriscilo. Per un esempio, consulta la classeVisionProcessorBase
nell'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 garantito che venga inviata una sola immagine per l'analisi alla volta. Se vengono visualizzate altre immagini generati quando l'analizzatore è occupato, verranno eliminati automaticamente e non verranno messi in coda la distribuzione dei contenuti. Dopo aver chiuso l'immagine da analizzare richiamando ImageProxy.close(), verrà pubblicata l'immagine successiva più recente. - Se utilizzi l'output del rilevatore per sovrapporre elementi grafici
l'immagine di input, occorre prima ottenere il risultato da ML Kit, quindi eseguire il rendering dell'immagine
e la sovrapposizione in un solo passaggio. Viene visualizzato sulla superficie di visualizzazione
solo una volta per ogni frame di input. Consulta le
CameraSourcePreview
eGraphicOverlay
nell'app di esempio della guida rapida per un esempio. - Se utilizzi l'API Camera2, acquisisci le immagini in
Formato
ImageFormat.YUV_420_888
. Se usi l'API Camera precedente, acquisisci le immagini in FormatoImageFormat.NV21
.
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Ultimo aggiornamento 2024-10-13 UTC.