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Scansiona i codici a barre con ML Kit su Android

Puoi utilizzare ML Kit per riconoscere e decodificare i codici a barre.

Funzionalità	Non raggruppati	In bundle
Implementazione	Il modello viene scaricato in modo dinamico tramite Google Play Services.	Il modello è collegato in modo statico alla tua app al momento della creazione.
Dimensioni app	Aumento di circa 200 kB.	Aumento di circa 2,4 MB.
Tempo di inizializzazione	Potrebbe essere necessario attendere il download del modello prima del primo utilizzo.	Il modello è disponibile immediatamente.

Prova subito

Prova l'app di esempio per vedere un esempio di utilizzo di questa API.
Consulta l'app Material Design Showcase per un'implementazione end-to-end di questa API.

Prima di iniziare

Questa API richiede il livello API 19 di Android o superiore. Assicurati che il file di build dell'app utilizzi un valore minSdkVersion pari o superiore a 19.

Nel file build.gradle a livello di progetto, assicurati di includere il repository Maven di Google nelle sezioni buildscript e allprojects.

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 la tua app:

dependencies {
  // ...
  // Use this dependency to bundle the model with your app
  implementation 'com.google.mlkit:barcode-scanning:17.0.3'
}

Per usare 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:18.1.0'
}

Se scegli di utilizzare il modello in Google Play Services, puoi configurare l'app in modo da scaricarlo automaticamente sul dispositivo dopo l'installazione da Play Store. Per farlo, aggiungi la seguente dichiarazione al file AndroidManifest.xml della tua app:
```
<application ...>
      ...
      <meta-data
          android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES"
          android:value="barcode" >
      
</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 del modello al momento dell'installazione o non richiedi il download esplicito, il modello verrà scaricato la prima volta che esegui lo scanner. Le richieste effettuate prima del completamento del download non generano alcun risultato.

Linee guida sull'immagine di input

Affinché ML Kit possa leggere con precisione i codici a barre, le immagini di input devono contenere codici a barre rappresentati da dati pixel sufficienti.

I requisiti specifici per i dati dei pixel dipendono sia dal tipo di codice a barre sia dalla quantità di dati codificati al suo interno, dato che molti codici a barre supportano un payload di dimensioni variabili. In generale, l'unità più piccola significativa del codice a barre deve essere larga almeno 2 pixel, mentre per i codici bidimensionali è alta 2 pixel.

Ad esempio, i codici a barre EAN-13 sono composti da barre e spazi larghi 1, 2, 3 o 4 unità, quindi un'immagine codice a barre EAN-13 ha idealmente barre e spazi con una larghezza di almeno 2, 4, 6 e 8 pixel. Poiché un codice a barre EAN-13 ha una larghezza totale di 95 unità, il codice a barre deve avere una larghezza di almeno 190 pixel.

I formati più densi, come PDF417, richiedono dimensioni maggiori in pixel affinché ML Kit possa leggerli in modo affidabile. Ad esempio, un codice PDF417 può avere fino a 34 "parole" larghe 17 unità in una singola riga, che sarebbe idealmente larga almeno 1156 pixel.
Una messa a fuoco dell'immagine scadente può influire sulla precisione della scansione. Se la tua app non ottiene risultati accettabili, chiedi all'utente di riprendere l'immagine.
Per le applicazioni tipiche, consigliamo di fornire un'immagine con risoluzione più elevata, ad esempio 1280 x 720 o 1920 x 1080, in modo da poter scansionare i codici a barre 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. Consulta anche i suggerimenti per migliorare le prestazioni in tempo reale.

1. Configurare il lettore di codici a barre

Se sai quali formati di codici a barre prevedi di leggere, puoi migliorare la velocità del rilevatore di codici a barre configurandolo in modo che rilevi solo questi formati.

Ad esempio, per rilevare solo il codice azteco e i codici QR, crea un oggetto BarcodeScannerOptions come nell'esempio seguente:

Kotlin

val options = BarcodeScannerOptions.Builder()
        .setBarcodeFormats(
                Barcode.FORMAT_QR_CODE,
                Barcode.FORMAT_AZTEC)
        .build()BarcodeScanningActivity.kt

Java

BarcodeScannerOptions options =
        new BarcodeScannerOptions.Builder()
        .setBarcodeFormats(
                Barcode.FORMAT_QR_CODE,
                Barcode.FORMAT_AZTEC)
        .build();BarcodeScanningActivity.java

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)

2. Prepara l'immagine di input

Per riconoscere i codici a barre in un'immagine, crea un oggetto InputImage da un Bitmap, media.Image, ByteBuffer, un array di byte o un file sul dispositivo. Quindi, passa l'oggetto InputImage al metodo process di BarcodeScanner.

Puoi creare un oggetto InputImage da diverse origini, ognuno dei quali è spiegato di seguito.

`media.Image`

Per creare un oggetto InputImage da un oggetto media.Image, ad esempio quando acquisisci un'immagine dalla fotocamera di un dispositivo, passa l'oggetto media.Image e la rotazione dell'immagine a InputImage.fromMediaImage().

Se utilizzi la libreria CameraX, le classi OnImageCapturedListener e ImageAnalysis.Analyzer calcolano il valore di rotazione automaticamente.

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 libreria delle videocamere che ti dà il grado di rotazione dell'immagine, puoi calcolarla in base al grado di rotazione e all'orientamento del sensore della videocamera del 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
}MLKitVisionImage.kt

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;
}

Quindi, passa l'oggetto media.Image e il valore del grado di rotazione a InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)MLKitVisionImage.kt

Java

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

usando l'URI di un file.

Per creare un oggetto InputImage da un URI del file, passa il contesto dell'app e l'URI del file a InputImage.fromFilePath(). Questa operazione è utile quando utilizzi un intento ACTION_GET_CONTENT per richiedere 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()
}MLKitVisionImage.kt

Java

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

`ByteBuffer` o `ByteArray`

Per creare un oggetto InputImage da un elemento ByteBuffer o ByteArray, innanzitutto calcola il grado di rotazione delle immagini come descritto in precedenza per l'input media.Image. Quindi, crea l'oggetto InputImage con il buffer o l'array, insieme ad altezza, larghezza, formato di codifica dei colori e grado di rotazione dell'immagine:

Kotlin

val image = InputImage.fromByteBuffer(
        byteBuffer,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)MLKitVisionImage.kt
// Or:
val image = InputImage.fromByteArray(
        byteArray,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)
MLKitVisionImage.kt

Java

InputImage image = InputImage.fromByteBuffer(byteBuffer,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);MLKitVisionImage.java
// Or:
InputImage image = InputImage.fromByteArray(
        byteArray,
        /* image width */480,
        /* image height */360,
        rotation,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);MLKitVisionImage.java

`Bitmap`

Per creare un oggetto InputImage da un oggetto Bitmap, effettua la seguente dichiarazione:

Kotlin

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)MLKitVisionImage.kt

Java

InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);MLKitVisionImage.java

L'immagine è rappresentata da un oggetto Bitmap insieme ai gradi 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)BarcodeScanningActivity.kt

Java

BarcodeScanner scanner = BarcodeScanning.getClient();
// Or, to specify the formats to recognize:
// BarcodeScanner scanner = BarcodeScanning.getClient(options);BarcodeScanningActivity.java

4. Elabora immagine

Passa l'immagine al metodo process:

Kotlin

val result = scanner.process(image)
        .addOnSuccessListener { barcodes ->
            // Task completed successfully
            // ...
        }
        .addOnFailureListener {
            // Task failed with an exception
            // ...
        }BarcodeScanningActivity.kt

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
                // ...
            }
        });BarcodeScanningActivity.java

Nota: se utilizzi l'API CameraX, assicurati di chiudere ImageProxy al termine dell'utilizzo, ad esempio aggiungendo un elemento OnCompleteListener al metodo Task restituito dal metodo process. Guarda la classe VisionProcessorBase nell'app di esempio della guida rapida per un esempio.

5. Ricevi informazioni dai codici a barre

Se l'operazione di riconoscimento dei codici a barre ha esito positivo, un elenco di oggetti Barcode verrà passato al listener riuscito. 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 il lettore di codici a barre è in grado di determinare il tipo di dati codificati dal codice a barre, puoi ottenere un oggetto contenente 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
        }
    }
}BarcodeScanningActivity.kt

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;
    }
}BarcodeScanningActivity.java

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 la migliore frequenza fotogrammi:

Non acquisire l'input con la risoluzione nativa della videocamera. Su alcuni dispositivi, l'acquisizione degli input con la risoluzione nativa produce immagini estremamente grandi (oltre 10 megapixel), il che si traduce in una latenza molto bassa senza vantaggi per la precisione. Richiedere invece alla fotocamera solo le dimensioni necessarie per il rilevamento dei codici a barre, che di solito non superano i 2 megapixel.

Se la velocità di scansione è importante, puoi ridurre ulteriormente la risoluzione di acquisizione delle immagini. Tuttavia, tieni presente i requisiti minimi per le dimensioni dei codici a barre indicati sopra.

Se stai cercando di riconoscere i codici a barre da una sequenza di frame video in streaming, il riconoscimento potrebbe produrre risultati diversi da un frame all'altro. Devi attendere finché non ottieni una serie consecutivi di valori uguali per assicurarti di restituire un buon risultato.

La cifra di checksum non è supportata per ITF e CODE-39.
Se utilizzi l'API Camera o camera2, limita le chiamate al rilevatore. Se è disponibile un nuovo frame video mentre il rilevatore è in esecuzione, elimina il frame. Guarda la classe VisionProcessorBase nell'app di esempio della guida rapida per un esempio.
Se utilizzi l'API CameraX, assicurati che la strategia di contropressione sia impostata sul valore predefinito ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. In questo modo, verrà fornita una sola immagine alla volta per l'analisi. Se vengono generate più immagini quando lo strumento di analisi è occupato, verranno eliminate automaticamente e non saranno messe in coda per la pubblicazione. Una volta che l'immagine analizzata viene chiusa chiamando ImageProxy.close(), verrà pubblicata l'ultima immagine successiva.
Se utilizzi l'output del rilevatore per sovrapporre la grafica all'immagine di input, prima ottieni il risultato da ML Kit, quindi visualizza l'immagine e l'overlay in un solo passaggio. Questo viene visualizzato nella superficie di visualizzazione una sola volta per ogni frame di input. Guarda un esempio delle classi CameraSourcePreview e GraphicOverlay nell'app di esempio della guida rapida.
Se utilizzi l'API Camera2, acquisisci le immagini nel formato ImageFormat.YUV_420_888. Se utilizzi la versione precedente dell'API Camera, acquisisci le immagini in formato ImageFormat.NV21.

Scansiona i codici a barre con ML Kit su Android

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Prima di iniziare

Linee guida sull'immagine di input

1. Configurare il lettore di codici a barre

Kotlin

Java

2. Prepara l'immagine di input

media.Image

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

usando l'URI di un file.

Kotlin

Java

ByteBuffer o ByteArray

Kotlin

Java

Bitmap

Kotlin

Java

3. Ottieni un'istanza di BarcodeScanner

Kotlin

Java

4. Elabora immagine

Kotlin

Java

5. Ricevi informazioni dai codici a barre

Kotlin

Java

Suggerimenti per migliorare il rendimento in tempo reale

`media.Image`

`ByteBuffer` o `ByteArray`

`Bitmap`