Anda dapat menggunakan ML Kit untuk mengenali dan mendekode kode batang.
Sebelum memulai
- Tambahkan Firebase ke project Android jika belum melakukannya.
- Tambahkan dependensi untuk library Android ML Kit ke file Gradle modul (level aplikasi), biasanya
app/build.gradle
:apply plugin: 'com.android.application' apply plugin: 'com.google.gms.google-services' dependencies { // ... implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.3' implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision-barcode-model:16.0.1' }
Pedoman gambar input
-
Agar ML Kit dapat membaca kode batang secara akurat, gambar input harus berisi kode batang yang diwakili oleh data piksel yang memadai.
Persyaratan data piksel tertentu bergantung pada jenis kode batang dan jumlah data yang dienkode di dalamnya (karena sebagian besar kode batang mendukung payload panjang variabel). Secara umum, unit terkecil yang bermakna pada kode batang harus berukuran lebar minimal 2 piksel (dan untuk kode 2 dimensi, tingginya minimal 2 piksel).
Misalnya, kode batang EAN-13 terdiri dari batang dan spasi yang lebarnya 1, 2, 3, atau 4 unit sehingga gambar kode batang EAN-13 idealnya memiliki batang dan spasi yang lebarnya minimal 2, 4, 6, dan 8 piksel. Karena total lebar kode batang EAN-13 adalah 95 unit, kode batang harus berukuran lebar setidaknya 190 piksel.
Format yang lebih padat, seperti PDF417, membutuhkan dimensi piksel yang lebih besar agar ML Kit dapat membacanya dengan baik. Misalnya, kode PDF417 dapat memiliki hingga 34 "kata" dengan lebar unit 17 dalam satu baris, yang idealnya berukuran lebar minimal 1156 piksel.
-
Fokus gambar yang buruk dapat mengurangi akurasi pemindaian. Jika tidak memperoleh hasil yang dapat diterima, coba minta pengguna untuk mengambil ulang gambar.
-
Untuk aplikasi biasa, sebaiknya sediakan gambar dengan resolusi lebih tinggi (misalnya 1280x720 atau 1920x1080), agar kamera dapat mendeteksi kode batang dari jarak yang lebih jauh.
Namun, dalam aplikasi yang sangat mementingkan latensi, Anda dapat meningkatkan performa dengan mengambil gambar pada resolusi yang lebih rendah, tetapi kode batang harus menjadi bagian terbesar dari gambar input. Baca juga Tips untuk meningkatkan performa real-time.
1. Mengonfigurasi detektor kode batang
Jika Anda mengetahui format kode batang yang ingin dibaca, Anda dapat meningkatkan kecepatan detektor kode batang dengan mengonfigurasinya untuk mendeteksi format tersebut.Misalnya untuk hanya mendeteksi kode Aztec dan QR, buat objek FirebaseVisionBarcodeDetectorOptions
seperti pada contoh berikut:
Java
FirebaseVisionBarcodeDetectorOptions options = new FirebaseVisionBarcodeDetectorOptions.Builder() .setBarcodeFormats( FirebaseVisionBarcode.FORMAT_QR_CODE, FirebaseVisionBarcode.FORMAT_AZTEC) .build();
Kotlin
val options = FirebaseVisionBarcodeDetectorOptions.Builder() .setBarcodeFormats( FirebaseVisionBarcode.FORMAT_QR_CODE, FirebaseVisionBarcode.FORMAT_AZTEC) .build()
Format berikut didukung:
- Kode 128 (
FORMAT_CODE_128
) - Kode 39 (
FORMAT_CODE_39
) - Kode 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
) - Kode QR (
FORMAT_QR_CODE
) - PDF417 (
FORMAT_PDF417
) - Aztec (
FORMAT_AZTEC
) - Matriks Data (
FORMAT_DATA_MATRIX
)
2. Menjalankan detektor kode batang
Untuk mengenali kode batang dalam gambar, buat objekFirebaseVisionImage
dari Bitmap
, media.Image
, ByteBuffer
, array byte,
atau file pada perangkat. Lalu, teruskan objek FirebaseVisionImage
ke metode detectInImage
FirebaseVisionBarcodeDetector
.
Buat objek
FirebaseVisionImage
dari gambar Anda.-
Untuk membuat objek
FirebaseVisionImage
dari objekmedia.Image
, seperti saat mengambil gambar dari kamera perangkat, teruskan objekmedia.Image
dan nilai rotasi gambar keFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
.Jika Anda menggunakan library CameraX, class
OnImageCapturedListener
danImageAnalysis.Analyzer
menghitung nilai rotasi, sehingga Anda hanya perlu mengonversi rotasi ke salah satu konstantaROTATION_
ML Kit sebelum memanggilFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
:Java
private class YourAnalyzer implements ImageAnalysis.Analyzer { private int degreesToFirebaseRotation(int degrees) { switch (degrees) { case 0: return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0; case 90: return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90; case 180: return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180; case 270: return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270; default: throw new IllegalArgumentException( "Rotation must be 0, 90, 180, or 270."); } } @Override public void analyze(ImageProxy imageProxy, int degrees) { if (imageProxy == null || imageProxy.getImage() == null) { return; } Image mediaImage = imageProxy.getImage(); int rotation = degreesToFirebaseRotation(degrees); FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation); // Pass image to an ML Kit Vision API // ... } }
Kotlin
private class YourImageAnalyzer : ImageAnalysis.Analyzer { private fun degreesToFirebaseRotation(degrees: Int): Int = when(degrees) { 0 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0 90 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90 180 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180 270 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270 else -> throw Exception("Rotation must be 0, 90, 180, or 270.") } override fun analyze(imageProxy: ImageProxy?, degrees: Int) { val mediaImage = imageProxy?.image val imageRotation = degreesToFirebaseRotation(degrees) if (mediaImage != null) { val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, imageRotation) // Pass image to an ML Kit Vision API // ... } } }
Jika tidak menggunakan library kamera yang memberikan nilai rotasi gambar, Anda dapat menghitungnya dari rotasi perangkat dan orientasi sensor kamera pada perangkat:
Java
private static final SparseIntArray ORIENTATIONS = new SparseIntArray(); static { ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 90); ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 0); ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 270); ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 180); } /** * 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, Context context) 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); // On most devices, the sensor orientation is 90 degrees, but for some // devices it is 270 degrees. For devices with a sensor orientation of // 270, rotate the image an additional 180 ((270 + 270) % 360) degrees. CameraManager cameraManager = (CameraManager) context.getSystemService(CAMERA_SERVICE); int sensorOrientation = cameraManager .getCameraCharacteristics(cameraId) .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION); rotationCompensation = (rotationCompensation + sensorOrientation + 270) % 360; // Return the corresponding FirebaseVisionImageMetadata rotation value. int result; switch (rotationCompensation) { case 0: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0; break; case 90: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90; break; case 180: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180; break; case 270: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270; break; default: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0; Log.e(TAG, "Bad rotation value: " + rotationCompensation); } return result; }
Kotlin
private val ORIENTATIONS = SparseIntArray() init { ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 90) ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 0) ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 270) ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 180) } /** * 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, context: Context): 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) // On most devices, the sensor orientation is 90 degrees, but for some // devices it is 270 degrees. For devices with a sensor orientation of // 270, rotate the image an additional 180 ((270 + 270) % 360) degrees. val cameraManager = context.getSystemService(CAMERA_SERVICE) as CameraManager val sensorOrientation = cameraManager .getCameraCharacteristics(cameraId) .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION)!! rotationCompensation = (rotationCompensation + sensorOrientation + 270) % 360 // Return the corresponding FirebaseVisionImageMetadata rotation value. val result: Int when (rotationCompensation) { 0 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0 90 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90 180 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180 270 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270 else -> { result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0 Log.e(TAG, "Bad rotation value: $rotationCompensation") } } return result }
Lalu, teruskan objek
media.Image
dan nilai rotasi keFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Kotlin
val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
- Untuk membuat objek
FirebaseVisionImage
dari URI file, teruskan konteks aplikasi dan URI file keFirebaseVisionImage.fromFilePath()
. Hal ini berguna saat Anda menggunakan intentACTION_GET_CONTENT
untuk meminta pengguna memilih gambar dari aplikasi galeri mereka.Java
FirebaseVisionImage image; try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }
Kotlin
val image: FirebaseVisionImage try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri) } catch (e: IOException) { e.printStackTrace() }
- Untuk membuat objek
FirebaseVisionImage
dariByteBuffer
atau array byte, pertama-tama hitung rotasi gambar seperti yang dijelaskan di atas untuk inputmedia.Image
.Lalu, buat objek
FirebaseVisionImageMetadata
yang berisi tinggi, lebar, format encoding warna, dan rotasi gambar:Java
FirebaseVisionImageMetadata metadata = new FirebaseVisionImageMetadata.Builder() .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for .setHeight(360) // image recognition .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21) .setRotation(rotation) .build();
Kotlin
val metadata = FirebaseVisionImageMetadata.Builder() .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for .setHeight(360) // image recognition .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21) .setRotation(rotation) .build()
Gunakan buffering atau array, dan objek metadata, untuk membuat objek
FirebaseVisionImage
:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata); // Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
Kotlin
val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata) // Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
- Untuk membuat objek
FirebaseVisionImage
dari objekBitmap
:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
Kotlin
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
Bitmap
harus berposisi tegak, tanpa perlu rotasi tambahan.
-
Dapatkan instance
FirebaseVisionBarcodeDetector
:Java
FirebaseVisionBarcodeDetector detector = FirebaseVision.getInstance() .getVisionBarcodeDetector(); // Or, to specify the formats to recognize: // FirebaseVisionBarcodeDetector detector = FirebaseVision.getInstance() // .getVisionBarcodeDetector(options);
Kotlin
val detector = FirebaseVision.getInstance() .visionBarcodeDetector // Or, to specify the formats to recognize: // val detector = FirebaseVision.getInstance() // .getVisionBarcodeDetector(options)
Terakhir, teruskan gambar ke metode
detectInImage
:Java
Task<List<FirebaseVisionBarcode>> result = detector.detectInImage(image) .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<List<FirebaseVisionBarcode>>() { @Override public void onSuccess(List<FirebaseVisionBarcode> barcodes) { // Task completed successfully // ... } }) .addOnFailureListener(new OnFailureListener() { @Override public void onFailure(@NonNull Exception e) { // Task failed with an exception // ... } });
Kotlin
val result = detector.detectInImage(image) .addOnSuccessListener { barcodes -> // Task completed successfully // ... } .addOnFailureListener { // Task failed with an exception // ... }
3. Mendapatkan informasi dari kode batang
Jika operasi pengenalan kode batang berhasil, daftar objekFirebaseVisionBarcode
akan diteruskan ke pemroses peristiwa sukses. Setiap objek FirebaseVisionBarcode
mewakili kode batang yang terdeteksi
dalam gambar. Untuk setiap kode batang, Anda bisa mendapatkan koordinat pembatasnya di gambar input,
serta data mentah yang dienkode oleh kode batang. Selain itu, jika detektor kode batang dapat menentukan jenis data yang dienkode oleh kode batang, Anda bisa mendapatkan objek yang berisi data yang telah terurai.
Contoh:
Java
for (FirebaseVisionBarcode 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 FirebaseVisionBarcode.TYPE_WIFI: String ssid = barcode.getWifi().getSsid(); String password = barcode.getWifi().getPassword(); int type = barcode.getWifi().getEncryptionType(); break; case FirebaseVisionBarcode.TYPE_URL: String title = barcode.getUrl().getTitle(); String url = barcode.getUrl().getUrl(); break; } }
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) { FirebaseVisionBarcode.TYPE_WIFI -> { val ssid = barcode.wifi!!.ssid val password = barcode.wifi!!.password val type = barcode.wifi!!.encryptionType } FirebaseVisionBarcode.TYPE_URL -> { val title = barcode.url!!.title val url = barcode.url!!.url } } }
Tips untuk meningkatkan performa real-time
Jika ingin memindai kode batang dalam aplikasi real-time, ikuti panduan ini untuk mencapai kecepatan frame terbaik:
-
Jangan ambil input pada resolusi native kamera. Di beberapa perangkat, pengambilan input pada resolusi native menghasilkan gambar yang sangat besar (10+ megapiksel). Ini akan menyebabkan latensi yang sangat buruk tanpa meningkatkan akurasi. Sebagai gantinya, hanya minta ukuran dari kamera yang diperlukan untuk deteksi kode batang: biasanya tidak lebih dari 2 megapiksel.
Jika kecepatan pemindaian penting, Anda dapat menurunkan resolusi pengambilan gambar lebih lanjut. Namun, perhatikan persyaratan ukuran kode batang minimum yang diuraikan di atas.
- Batasi panggilan ke detektor. Jika frame video baru tersedia saat detektor sedang berjalan, hapus frame tersebut.
- Jika Anda menggunakan output detektor untuk menempatkan grafis pada gambar input, pertama-tama dapatkan hasilnya dari ML Kit, lalu render gambar dan tempatkan grafis dalam satu langkah. Dengan demikian, Anda hanya merender ke permukaan tampilan sekali untuk setiap frame input.
-
Jika Anda menggunakan Camera2 API, ambil gambar dalam format
ImageFormat.YUV_420_888
.Jika Anda menggunakan Camera API versi lama, ambil gambar dalam format
ImageFormat.NV21
.