एंड्रॉइड पर एमएल किट के साथ बारकोड स्कैन करें

आप बारकोड को पहचानने और डिकोड करने के लिए एमएल किट का उपयोग कर सकते हैं।

शुरू करने से पहले

  1. यदि आपने पहले से नहीं किया है, तो अपने एंड्रॉइड प्रोजेक्ट में फायरबेस जोड़ें
  2. अपने मॉड्यूल (ऐप-स्तर) ग्रैडल फ़ाइल (आमतौर पर app/build.gradle ) में एमएल किट एंड्रॉइड लाइब्रेरीज़ के लिए निर्भरताएं जोड़ें:
    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'
    }
    

इनपुट छवि दिशानिर्देश

  • बारकोड को सटीक रूप से पढ़ने के लिए एमएल किट के लिए, इनपुट छवियों में ऐसे बारकोड होने चाहिए जो पर्याप्त पिक्सेल डेटा द्वारा दर्शाए गए हों।

    विशिष्ट पिक्सेल डेटा आवश्यकताएँ बारकोड के प्रकार और उसमें एन्कोड किए गए डेटा की मात्रा दोनों पर निर्भर होती हैं (क्योंकि अधिकांश बारकोड एक परिवर्तनीय लंबाई पेलोड का समर्थन करते हैं)। सामान्य तौर पर, बारकोड की सबसे छोटी सार्थक इकाई कम से कम 2 पिक्सेल चौड़ी होनी चाहिए (और 2-आयामी कोड के लिए, 2 पिक्सेल लंबी)।

    उदाहरण के लिए, EAN-13 बारकोड बार और स्पेस से बने होते हैं जो 1, 2, 3 या 4 यूनिट चौड़े होते हैं, इसलिए EAN-13 बारकोड छवि में आदर्श रूप से बार और स्पेस होते हैं जो कम से कम 2, 4, 6 और होते हैं। 8 पिक्सेल चौड़ा. चूँकि EAN-13 बारकोड कुल मिलाकर 95 इकाई चौड़ा होता है, इसलिए बारकोड कम से कम 190 पिक्सेल चौड़ा होना चाहिए।

    पीडीएफ417 जैसे सघन प्रारूपों को एमएल किट द्वारा विश्वसनीय रूप से पढ़ने के लिए बड़े पिक्सेल आयामों की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, एक PDF417 कोड में एक पंक्ति में 34 17-यूनिट चौड़े "शब्द" हो सकते हैं, जो आदर्श रूप से कम से कम 1156 पिक्सेल चौड़े होंगे।

  • खराब छवि फोकस स्कैनिंग सटीकता को नुकसान पहुंचा सकता है। यदि आपको स्वीकार्य परिणाम नहीं मिल रहे हैं, तो उपयोगकर्ता से छवि पुनः प्राप्त करने के लिए कहें।

  • विशिष्ट अनुप्रयोगों के लिए, उच्च रिज़ॉल्यूशन वाली छवि (जैसे 1280x720 या 1920x1080) प्रदान करने की अनुशंसा की जाती है, जो बारकोड को कैमरे से बड़ी दूरी से पता लगाने योग्य बनाती है।

    हालाँकि, उन अनुप्रयोगों में जहां विलंबता महत्वपूर्ण है, आप कम रिज़ॉल्यूशन पर छवियों को कैप्चर करके प्रदर्शन में सुधार कर सकते हैं, लेकिन इसके लिए आवश्यक है कि बारकोड इनपुट छवि का अधिकांश हिस्सा बनाये। वास्तविक समय के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए युक्तियाँ भी देखें।

1. बारकोड डिटेक्टर को कॉन्फ़िगर करें

यदि आप जानते हैं कि आप किन बारकोड प्रारूपों को पढ़ने की उम्मीद करते हैं, तो आप बारकोड डिटेक्टर को केवल उन प्रारूपों का पता लगाने के लिए कॉन्फ़िगर करके इसकी गति में सुधार कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, केवल एज़्टेक कोड और क्यूआर कोड का पता लगाने के लिए, निम्न उदाहरण के अनुसार एक FirebaseVisionBarcodeDetectorOptions ऑब्जेक्ट बनाएं:

Java

FirebaseVisionBarcodeDetectorOptions options =
        new FirebaseVisionBarcodeDetectorOptions.Builder()
        .setBarcodeFormats(
                FirebaseVisionBarcode.FORMAT_QR_CODE,
                FirebaseVisionBarcode.FORMAT_AZTEC)
        .build();

Kotlin+KTX

val options = FirebaseVisionBarcodeDetectorOptions.Builder()
        .setBarcodeFormats(
                FirebaseVisionBarcode.FORMAT_QR_CODE,
                FirebaseVisionBarcode.FORMAT_AZTEC)
        .build()

निम्नलिखित प्रारूप समर्थित हैं:

  • कोड 128 ( FORMAT_CODE_128 )
  • कोड 39 ( FORMAT_CODE_39 )
  • कोड 93 ( FORMAT_CODE_93 )
  • कोडाबार ( FORMAT_CODABAR )
  • ईएएन-13 ( FORMAT_EAN_13 )
  • ईएएन-8 ( FORMAT_EAN_8 )
  • आईटीएफ ( FORMAT_ITF )
  • यूपीसी-ए ( FORMAT_UPC_A )
  • यूपीसी-ई ( FORMAT_UPC_E )
  • क्यूआर कोड ( FORMAT_QR_CODE )
  • पीडीएफ417 ( FORMAT_PDF417 )
  • एज़्टेक ( FORMAT_AZTEC )
  • डेटा मैट्रिक्स ( FORMAT_DATA_MATRIX )

2. बारकोड डिटेक्टर चलाएँ

किसी छवि में बारकोड को पहचानने के लिए, Bitmap , media.Image , ByteBuffer , बाइट सरणी, या डिवाइस पर एक फ़ाइल से एक FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाएं। फिर, FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट को FirebaseVisionBarcodeDetector की detectInImage विधि में पास करें।

  1. अपनी छवि से एक FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाएं।

    • media.Image ऑब्जेक्ट से FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, जैसे किसी डिवाइस के कैमरे से छवि कैप्चर करते समय, media.Image ऑब्जेक्ट और छवि के रोटेशन को FirebaseVisionImage.fromMediaImage() पर पास करें।

      यदि आप कैमराएक्स लाइब्रेरी का उपयोग करते हैं, तो OnImageCapturedListener और ImageAnalysis.Analyzer कक्षाएं आपके लिए रोटेशन मान की गणना करती हैं, इसलिए आपको FirebaseVisionImage.fromMediaImage() कॉल करने से पहले रोटेशन को एमएल किट के ROTATION_ स्थिरांक में से एक में परिवर्तित करने की आवश्यकता है:

      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+KTX

      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
                  // ...
              }
          }
      }
      

      यदि आप ऐसी कैमरा लाइब्रेरी का उपयोग नहीं करते हैं जो आपको छवि का रोटेशन देती है, तो आप डिवाइस के रोटेशन और डिवाइस में कैमरा सेंसर के ओरिएंटेशन से इसकी गणना कर सकते हैं:

      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+KTX

      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
      }

      फिर, media.Image ऑब्जेक्ट और रोटेशन मान को FirebaseVisionImage.fromMediaImage() पर पास करें:

      Java

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

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
    • फ़ाइल URI से FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, ऐप संदर्भ पास करें और URI को FirebaseVisionImage.fromFilePath() पर फ़ाइल करें। यह तब उपयोगी होता है जब आप उपयोगकर्ता को उनके गैलरी ऐप से एक छवि चुनने के लिए संकेत देने के लिए ACTION_GET_CONTENT इरादे का उपयोग करते हैं।

      Java

      FirebaseVisionImage image;
      try {
          image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri);
      } catch (IOException e) {
          e.printStackTrace();
      }

      Kotlin+KTX

      val image: FirebaseVisionImage
      try {
          image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri)
      } catch (e: IOException) {
          e.printStackTrace()
      }
    • ByteBuffer या बाइट सरणी से FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, पहले media.Image इनपुट के लिए ऊपर बताए अनुसार छवि रोटेशन की गणना करें।

      फिर, एक FirebaseVisionImageMetadata ऑब्जेक्ट बनाएं जिसमें छवि की ऊंचाई, चौड़ाई, रंग एन्कोडिंग प्रारूप और रोटेशन शामिल हो:

      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+KTX

      val metadata = FirebaseVisionImageMetadata.Builder()
              .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for
              .setHeight(360) // image recognition
              .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21)
              .setRotation(rotation)
              .build()

      FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए बफ़र या सरणी और मेटाडेटा ऑब्जेक्ट का उपयोग करें:

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata);
      // Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata)
      // Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
    • Bitmap ऑब्जेक्ट से FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए:

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
      Bitmap ऑब्जेक्ट द्वारा दर्शाई गई छवि सीधी होनी चाहिए, जिसमें किसी अतिरिक्त घुमाव की आवश्यकता नहीं है।

  2. FirebaseVisionBarcodeDetector का एक उदाहरण प्राप्त करें:

    Java

    FirebaseVisionBarcodeDetector detector = FirebaseVision.getInstance()
            .getVisionBarcodeDetector();
    // Or, to specify the formats to recognize:
    // FirebaseVisionBarcodeDetector detector = FirebaseVision.getInstance()
    //        .getVisionBarcodeDetector(options);

    Kotlin+KTX

    val detector = FirebaseVision.getInstance()
            .visionBarcodeDetector
    // Or, to specify the formats to recognize:
    // val detector = FirebaseVision.getInstance()
    //        .getVisionBarcodeDetector(options)
  3. अंत में, छवि को detectInImage विधि में पास करें:

    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+KTX

    val result = detector.detectInImage(image)
            .addOnSuccessListener { barcodes ->
                // Task completed successfully
                // ...
            }
            .addOnFailureListener {
                // Task failed with an exception
                // ...
            }

3. बारकोड से जानकारी प्राप्त करें

यदि बारकोड पहचान ऑपरेशन सफल होता है, तो FirebaseVisionBarcode ऑब्जेक्ट की एक सूची सफल श्रोता को भेज दी जाएगी। प्रत्येक FirebaseVisionBarcode ऑब्जेक्ट एक बारकोड का प्रतिनिधित्व करता है जो छवि में पाया गया था। प्रत्येक बारकोड के लिए, आप इनपुट छवि में इसके बाउंडिंग निर्देशांक, साथ ही बारकोड द्वारा एन्कोड किया गया कच्चा डेटा प्राप्त कर सकते हैं। साथ ही, यदि बारकोड डिटेक्टर बारकोड द्वारा एन्कोड किए गए डेटा के प्रकार को निर्धारित करने में सक्षम था, तो आप पार्स किए गए डेटा वाला ऑब्जेक्ट प्राप्त कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए:

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+KTX

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
        }
    }
}

वास्तविक समय के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए युक्तियाँ

यदि आप वास्तविक समय एप्लिकेशन में बारकोड को स्कैन करना चाहते हैं, तो सर्वोत्तम फ्रैमरेट्स प्राप्त करने के लिए इन दिशानिर्देशों का पालन करें:

  • कैमरे के मूल रिज़ॉल्यूशन पर इनपुट कैप्चर न करें। कुछ उपकरणों पर, मूल रिज़ॉल्यूशन पर इनपुट कैप्चर करने से बहुत बड़ी (10+ मेगापिक्सेल) छवियां उत्पन्न होती हैं, जिसके परिणामस्वरूप सटीकता में कोई लाभ नहीं होने पर बहुत कम विलंबता होती है। इसके बजाय, कैमरे से केवल उस आकार का अनुरोध करें जो बारकोड का पता लगाने के लिए आवश्यक है: आमतौर पर 2 मेगापिक्सेल से अधिक नहीं।

    यदि स्कैनिंग गति महत्वपूर्ण है, तो आप छवि कैप्चर रिज़ॉल्यूशन को और कम कर सकते हैं। हालाँकि, ऊपर उल्लिखित न्यूनतम बारकोड आकार आवश्यकताओं को ध्यान में रखें।

  • थ्रॉटल डिटेक्टर को कॉल करता है। यदि डिटेक्टर के चलने के दौरान कोई नया वीडियो फ़्रेम उपलब्ध हो जाता है, तो फ़्रेम को छोड़ दें।
  • यदि आप इनपुट छवि पर ग्राफिक्स को ओवरले करने के लिए डिटेक्टर के आउटपुट का उपयोग कर रहे हैं, तो पहले एमएल किट से परिणाम प्राप्त करें, फिर छवि को प्रस्तुत करें और एक ही चरण में ओवरले करें। ऐसा करने से, आप प्रत्येक इनपुट फ़्रेम के लिए केवल एक बार डिस्प्ले सतह पर रेंडर करते हैं।
  • यदि आप कैमरा2 एपीआई का उपयोग करते हैं, तो ImageFormat.YUV_420_888 प्रारूप में छवियां कैप्चर करें।

    यदि आप पुराने कैमरा एपीआई का उपयोग करते हैं, तो ImageFormat.NV21 प्रारूप में छवियां कैप्चर करें।