コンソールへ移動

ML Kit を使用してバーコードをスキャンする(Android)

ML Kit を使用すると、バーコードの認識や検出ができます。

この API の使用例については、GitHub の ML Kit Material Design ショーケース アプリML Kit クイックスタート サンプルをご覧ください。

始める前に

  1. まだ Firebase を Android プロジェクトに追加していない場合は追加します。
  2. プロジェクト レベルの build.gradle ファイルで、buildscript セクションと allprojects セクションに Google の Maven リポジトリを追加します。
  3. ML Kit Android ライブラリの依存関係をモジュール(アプリレベル)の Gradle ファイル(通常は app/build.gradle)に追加します。
    dependencies {
      // ...
    
      implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision:23.0.0'
    }
    
  4. 省略可能、ただし推奨: アプリが Play ストアからインストールされたら自動で ML モデルをデバイスにダウンロードするようアプリを構成します。

    この構成を行うには、アプリの AndroidManifest.xml ファイルに次の宣言を追加します。

    <application ...>
      ...
      <meta-data
          android:name="com.google.firebase.ml.vision.DEPENDENCIES"
          android:value="barcode" />
      <!-- To use multiple models: android:value="barcode,model2,model3" -->
    </application>
    
    インストール時点でのモデルのダウンロードを有効にしない場合は、検出器の初回実行時にモデルがダウンロードされます。ダウンロードが完了する前にリクエストしても結果は生成されません。

入力画像に関するガイドライン

  • ML Kit でバーコードを正確に読み取るには、入力画像に含まれているバーコードが十分なピクセルデータによって表現されている必要があります。一般に、バーコードの幅は 2 ピクセル以上にする必要があります(2 次元コードの場合は高さを 2 ピクセル以上にします)。

    たとえば、EAN-13 バーコードの場合、単位幅が 1、2、3、4 のバーとスペースから構成されているため、EAN-13 バーコードの画像では、少なくとも 2、4、6、8 ピクセルのバーとスペースを使用することが理想的です。EAN-13 バーコードの幅は合計で 95 単位になるため、バーコードの幅は 190 ピクセル以上にする必要があります。

    PDF417 のような高密度のフォーマットの場合、ML Kit で読み取り精度を高めるため、より大きなピクセル数が必要になります。たとえば、PDF417 コードは 1 行に最大 34 個の 17 単位幅のワードを入れることができるため、1,156 ピクセル以上の幅が理想的です。

  • 画像がぼやけていると、スキャン精度が低下する可能性があります。満足のいく結果が得られない場合は、ユーザーに画像をキャプチャし直すよう求めてください。

  • リアルタイム アプリケーションでバーコードをスキャンする場合は、入力画像の全体サイズも考慮する必要があります。サイズが小さいほど処理は高速になるため、レイテンシを短くするには画像を低い解像度でキャプチャし(上記の精度要件に留意)、バーコードが画像のできるだけ多くの部分を占めるようにします。リアルタイムのパフォーマンスを改善するためのヒントもご覧ください。

1. バーコード検出器を構成する

読み取るバーコード形式がわかっている場合は、その形式のみを検出するように構成して、バーコード検出器の速度を向上させることができます。

たとえば、Aztec コードと QR コードのみを検出するには、次の例のように FirebaseVisionBarcodeDetectorOptions オブジェクトをビルドします。

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()

次の形式がサポートされています。

  • コード 128(FORMAT_CODE_128
  • コード 39(FORMAT_CODE_39
  • コード 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
  • QR コード(FORMAT_QR_CODE
  • PDF417(FORMAT_PDF417
  • Aztec(FORMAT_AZTEC
  • Data Matrix(FORMAT_DATA_MATRIX

2. バーコード検出器を実行する

画像内のバーコードを認識するには FirebaseVisionImage オブジェクトを作成します。このオブジェクトは、Bitmapmedia.ImageByteBuffer、バイト配列、デバイス上のファイルのいずれかから作成します。次に、FirebaseVisionImage オブジェクトを FirebaseVisionBarcodeDetectordetectInImage メソッドに渡します。

  1. 画像から FirebaseVisionImage オブジェクトを作成します。

    • FirebaseVisionImage オブジェクトを media.Image オブジェクトから作成するには(デバイスのカメラから画像をキャプチャする場合など)、media.Image オブジェクトと画像の回転を FirebaseVisionImage.fromMediaImage() に渡します。

      CameraX ライブラリを使用する場合は、OnImageCapturedListener クラスと ImageAnalysis.Analyzer クラスによって回転値が計算されるので、FirebaseVisionImage.fromMediaImage() を呼び出す前に、その回転を ML Kit の ROTATION_ 定数のいずれかに変換するだけで済みます。

      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
                  // ...
              }
          }
      }
      

      画像の回転を取得するカメラ ライブラリを使用しない場合は、デバイスの回転とデバイス内のカメラセンサーの向きから計算できます。

      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
      }c

      次に、media.Image オブジェクトと回転値を FirebaseVisionImage.fromMediaImage() に渡します。

      Java

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

      Kotlin

      val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
    • FirebaseVisionImage オブジェクトをファイルの URI から作成するには、アプリ コンテキストとファイルの URI を FirebaseVisionImage.fromFilePath() に渡します。これは、ACTION_GET_CONTENT インテントを使用して、ギャラリー アプリから画像を選択するようにユーザーに促すときに便利です。

      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()
      }
    • FirebaseVisionImage オブジェクトを ByteBuffer またはバイト配列から作成するには、media.Image 入力について上記のように、まず画像の回転を計算します。

      次に、画像の高さ、幅、カラー エンコーディング形式、回転を含む FirebaseVisionImageMetadata オブジェクトを作成します。

      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()

      メタデータ オブジェクトと、バッファまたは配列を使用して、FirebaseVisionImage オブジェクトを作成します。

      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)
    • FirebaseVisionImage オブジェクトを Bitmap オブジェクトから作成するコードは、以下のとおりです。

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);

      Kotlin

      val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
      Bitmap オブジェクトによって表される画像は、これ以上回転させる必要がないように、正しい向きになっている必要があります。

  2. FirebaseVisionBarcodeDetector のインスタンスを取得します。

    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)
  3. 最後に、画像を detectInImage メソッドに渡します。

    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. バーコードから情報を取得する

バーコード認識オペレーションが成功すると、FirebaseVisionBarcode オブジェクトのリストが成功リスナーに渡されます。各 FirebaseVisionBarcode オブジェクトは画像内で検出されたバーコードを表します。バーコードごとに、入力画像の境界座標と、バーコードによってエンコードされた元データを取得できます。また、バーコード検出器がバーコードによってエンコードされたデータのタイプを判別できた場合は、解析されたデータを含むオブジェクトも取得できます。

次に例を示します。

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
        }
    }
}

リアルタイムのパフォーマンスを改善するためのヒント

リアルタイムのアプリケーションでバーコードをスキャンする場合は、適切なフレームレートを得るために次のガイドラインに従ってください。

  • 検出器の呼び出しのスロットル調整を行います。検出器の実行中に新しい動画フレームが使用可能になった場合は、そのフレームをドロップします。例については、クイックスタート サンプルアプリの VisionProcessorBase クラスをご覧ください。
  • 検出器の出力を使用して入力画像の上にグラフィックスをオーバーレイする場合は、まず ML Kit から検出結果を取得し、画像とオーバーレイを 1 つのステップでレンダリングします。これにより、ディスプレイ サーフェスへのレンダリングは入力フレームごとに 1 回で済みます。例については、クイックスタート サンプルアプリの CameraSourcePreview クラスと GraphicOverlay クラスをご覧ください。
  • Camera2 API を使用する場合は、ImageFormat.YUV_420_888 形式で画像をキャプチャします。

    古い Camera API を使用する場合は、ImageFormat.NV21 形式で画像をキャプチャします。

  • より低い解像度で画像をキャプチャすることを検討してください。ただし、この API の画像サイズに関する要件にも留意してください。

次のステップ

この API の使用例については、GitHub の ML Kit Material Design ショーケース アプリML Kit クイックスタート サンプルをご覧ください。