Сканируйте штрих-коды с помощью ML Kit на iOS

Вы можете использовать ML Kit для распознавания и декодирования штрих-кодов.

Попробуйте это

• Поэкспериментируйте с примером приложения , чтобы увидеть пример использования этого API.

Прежде чем начать

1. Включите в свой подфайл следующие модули ML Kit:

   pod 'GoogleMLKit/BarcodeScanning', '15.5.0'
   

2. После установки или обновления модулей вашего проекта откройте проект Xcode, используя его .xcworkspace . ML Kit поддерживается в Xcode версии 12.4 или новее.

Рекомендации по входному изображению

• Чтобы ML Kit мог точно считывать штрих-коды, входные изображения должны содержать штрих-коды, представленные достаточным количеством пиксельных данных.

  Требования к конкретным пиксельным данным зависят как от типа штрих-кода, так и от объема закодированных в нем данных, поскольку многие штрих-коды поддерживают полезную нагрузку переменного размера. Как правило, наименьшая значимая единица штрих-кода должна иметь ширину не менее 2 пикселей, а для двумерных кодов — высоту 2 пикселя.

  Например, штрих-коды EAN-13 состоят из полос и пробелов шириной 1, 2, 3 или 4 единицы, поэтому изображение штрих-кода EAN-13 в идеале содержит полосы и пробелы длиной не менее 2, 4, 6 и более. Ширина 8 пикселей. Поскольку общая ширина штрих-кода EAN-13 составляет 95 единиц, ширина штрих-кода должна быть не менее 190 пикселей.

  Более плотные форматы, такие как PDF417, требуют большего размера в пикселях, чтобы ML Kit мог их надежно читать. Например, код PDF417 может содержать до 34 «слов» шириной 17 единиц в одной строке, которая в идеале должна иметь ширину не менее 1156 пикселей.

• Плохая фокусировка изображения может повлиять на точность сканирования. Если ваше приложение не дает приемлемых результатов, попросите пользователя повторно захватить изображение.

• Для типичных приложений рекомендуется предоставлять изображение с более высоким разрешением, например 1280x720 или 1920x1080, что позволяет сканировать штрих-коды с большего расстояния от камеры.

  Однако в приложениях, где задержка имеет решающее значение, вы можете повысить производительность, захватывая изображения с более низким разрешением, но требуя, чтобы штрих-код составлял большую часть входного изображения. Также см . Советы по повышению производительности в реальном времени .

1. Настройте сканер штрих-кода

Например, чтобы сканировать только ацтекский код и QR-коды, создайте объект BarcodeScannerOptions , как показано в следующем примере:

let format = .all
let barcodeOptions = BarcodeScannerOptions(formats: format)
  

MLKBarcodeScannerOptions *options =
  [[MLKBarcodeScannerOptions alloc]
   initWithFormats: MLKBarcodeFormatQRCode | MLKBarcodeFormatAztec];

2. Подготовьте входное изображение

Создайте объект VisionImage используя UIImage или CMSampleBuffer .

Если вы используете UIImage , выполните следующие действия:

• Создайте объект VisionImage с помощью UIImage . Обязательно укажите правильную .orientation .

  Быстрый

  let image = VisionImage(image: UIImage)
  visionImage.orientation = image.imageOrientation

  Цель-C

  MLKVisionImage *visionImage = [[MLKVisionImage alloc] initWithImage:image];
  visionImage.orientation = image.imageOrientation;

Если вы используете CMSampleBuffer , выполните следующие действия:

• Укажите ориентацию данных изображения, содержащихся в CMSampleBuffer .

  Чтобы получить ориентацию изображения:

  Быстрый

  func imageOrientation(
    deviceOrientation: UIDeviceOrientation,
    cameraPosition: AVCaptureDevice.Position
  ) -> UIImage.Orientation {
    switch deviceOrientation {
    case .portrait:
      return cameraPosition == .front ? .leftMirrored : .right
    case .landscapeLeft:
      return cameraPosition == .front ? .downMirrored : .up
    case .portraitUpsideDown:
      return cameraPosition == .front ? .rightMirrored : .left
    case .landscapeRight:
      return cameraPosition == .front ? .upMirrored : .down
    case .faceDown, .faceUp, .unknown:
      return .up
    }
  }
        

  Цель-C

  - (UIImageOrientation)
    imageOrientationFromDeviceOrientation:(UIDeviceOrientation)deviceOrientation
                           cameraPosition:(AVCaptureDevicePosition)cameraPosition {
    switch (deviceOrientation) {
      case UIDeviceOrientationPortrait:
        return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationLeftMirrored
                                                              : UIImageOrientationRight;
  
      case UIDeviceOrientationLandscapeLeft:
        return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationDownMirrored
                                                              : UIImageOrientationUp;
      case UIDeviceOrientationPortraitUpsideDown:
        return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationRightMirrored
                                                              : UIImageOrientationLeft;
      case UIDeviceOrientationLandscapeRight:
        return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationUpMirrored
                                                              : UIImageOrientationDown;
      case UIDeviceOrientationUnknown:
      case UIDeviceOrientationFaceUp:
      case UIDeviceOrientationFaceDown:
        return UIImageOrientationUp;
    }
  }
        

• Создайте объект VisionImage используя объект CMSampleBuffer и ориентацию:

  Быстрый

  let image = VisionImage(buffer: sampleBuffer)
  image.orientation = imageOrientation(
    deviceOrientation: UIDevice.current.orientation,
    cameraPosition: cameraPosition)

  Цель-C

   MLKVisionImage *image = [[MLKVisionImage alloc] initWithBuffer:sampleBuffer];
   image.orientation =
     [self imageOrientationFromDeviceOrientation:UIDevice.currentDevice.orientation
                                  cameraPosition:cameraPosition];

3. Получите экземпляр BarcodeScanner.

let barcodeScanner = BarcodeScanner.barcodeScanner()
// Or, to change the default settings:
// let barcodeScanner = BarcodeScanner.barcodeScanner(options: barcodeOptions)

MLKBarcodeScanner *barcodeScanner = [MLKBarcodeScanner barcodeScanner];
// Or, to change the default settings:
// MLKBarcodeScanner *barcodeScanner =
//     [MLKBarcodeScanner barcodeScannerWithOptions:options];

4. Обработка изображения

barcodeScanner.process(visionImage) { features, error in
  guard error == nil, let features = features, !features.isEmpty else {
    // Error handling
    return
  }
  // Recognized barcodes
}

[barcodeScanner processImage:image
                  completion:^(NSArray<MLKBarcode *> *_Nullable barcodes,
                               NSError *_Nullable error) {
  if (error != nil) {
    // Error handling
    return;
  }
  if (barcodes.count > 0) {
    // Recognized barcodes
  }
}];

5. Получите информацию из штрих-кодов

Например:

for barcode in barcodes {
  let corners = barcode.cornerPoints

  let displayValue = barcode.displayValue
  let rawValue = barcode.rawValue

  let valueType = barcode.valueType
  switch valueType {
  case .wiFi:
    let ssid = barcode.wifi?.ssid
    let password = barcode.wifi?.password
    let encryptionType = barcode.wifi?.type
  case .URL:
    let title = barcode.url!.title
    let url = barcode.url!.url
  default:
    // See API reference for all supported value types
  }
}

for (MLKBarcode *barcode in barcodes) {
   NSArray *corners = barcode.cornerPoints;

   NSString *displayValue = barcode.displayValue;
   NSString *rawValue = barcode.rawValue;

   MLKBarcodeValueType valueType = barcode.valueType;
   switch (valueType) {
     case MLKBarcodeValueTypeWiFi:
       ssid = barcode.wifi.ssid;
       password = barcode.wifi.password;
       encryptionType = barcode.wifi.type;
       break;
     case MLKBarcodeValueTypeURL:
       url = barcode.URL.url;
       title = barcode.URL.title;
       break;
     // ...
     default:
       break;
   }
 }

Советы по повышению производительности в реальном времени

Если вы хотите сканировать штрих-коды в приложении реального времени, следуйте этим рекомендациям для достижения наилучшей частоты кадров:

• Не записывайте входные данные с собственным разрешением камеры. На некоторых устройствах при захвате входных данных с собственным разрешением создаются чрезвычайно большие (10+ мегапикселей) изображения, что приводит к очень низкой задержке без какого-либо улучшения точности. Вместо этого запрашивайте у камеры только тот размер, который необходим для сканирования штрих-кода, который обычно не превышает 2 мегапикселя.

  Однако именованные предустановки сеанса захвата — AVCaptureSessionPresetDefault , AVCaptureSessionPresetLow , AVCaptureSessionPresetMedium и т. д.) — не рекомендуются, так как они могут соответствовать неподходящим разрешениям на некоторых устройствах. Вместо этого используйте определенные пресеты, такие как AVCaptureSessionPreset1280x720 .

  Если скорость сканирования важна, вы можете еще больше снизить разрешение захвата изображения. Однако помните о требованиях к минимальному размеру штрих-кода, изложенных выше.

  Если вы пытаетесь распознать штрих-коды из последовательности кадров потокового видео, распознаватель может выдавать разные результаты от кадра к кадру. Вам следует подождать, пока вы не получите последовательные серии одного и того же значения, чтобы быть уверенным, что вы возвращаете хороший результат.

  Цифра контрольной суммы не поддерживается для ITF и CODE-39.

• Для обработки видеокадров используйте синхронный API results(in:) детектора. Вызовите этот метод из функции captureOutput(_, didOutput:from:) AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate , чтобы синхронно получить результаты из данного видеокадра. Оставьте для AVCaptureVideoDataOutput значение alwaysDiscardsLateVideoFrames как true , чтобы ограничить вызовы детектора. Если во время работы детектора появится новый видеокадр, он будет удален.
• Если вы используете выходные данные детектора для наложения графики на входное изображение, сначала получите результат из ML Kit, затем визуализируйте изображение и наложите его за один шаг. При этом вы выполняете рендеринг на поверхность дисплея только один раз для каждого обработанного входного кадра. Пример см. в updatePreviewOverlayViewWithLastFrame в образце быстрого запуска ML Kit.