דף זה תורגם על ידי Cloud Translation API.

סריקת ברקודים באמצעות ML Kit ב-Android

אתם יכולים להשתמש בערכת ML כדי לזהות ולפענח ברקודים.

התכונה	לא בחבילה	בחבילה
הטמעה	ההורדה של המודל מתבצעת באופן דינמי דרך Google Play Services.	המודל מקושר באופן סטטי לאפליקציה בזמן ה-build.
גודל האפליקציה	הגדלה של כ-200KB.	הגדלה של כ-2.4MB.
זמן אתחול	ייתכן שיהיה צורך להמתין להורדת המודל לפני השימוש הראשון.	המודל זמין באופן מיידי.

אני רוצה לנסות

אפשר לנסות את האפליקציה לדוגמה כדי לראות דוגמה לשימוש ב-API הזה.
אפשר להיכנס לאפליקציית Material Design כדי לראות הטמעה מקצה לקצה של ה-API הזה.

לפני שמתחילים

כדי להשתמש ב-API הזה נדרש Android API ברמה 21 ומעלה. יש לוודא שקובץ ה-build של האפליקציה משתמש בערך minSdkVersion של 21 ומעלה.

בקובץ build.gradle ברמת הפרויקט, חשוב לכלול את מאגר Maven של Google בקטע buildscript וגם בקטע allprojects.
מוסיפים את יחסי התלות של ספריות ML Kit ל-Android לקובץ ההדרגתיות של המודול ברמת האפליקציה, שהוא בדרך כלל app/build.gradle. בוחרים אחת מיחסי התלות הבאים בהתאם לצרכים שלכם:

כדי לקבץ את המודל עם האפליקציה:
```
dependencies {
  // ...
  // Use this dependency to bundle the model with your app
  implementation 'com.google.mlkit:barcode-scanning:17.2.0'
}
```
לשימוש במודל ב-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:18.3.0'
}
```
אם בוחרים להשתמש במודל ב-Google Play Services, אפשר להגדיר שהאפליקציה תוריד את המודל למכשיר באופן אוטומטי אחרי שהתקנתם אותה מחנות Play. כדי לעשות זאת, צריך להוסיף את ההצהרה הבאה לקובץ AndroidManifest.xml של האפליקציה:
```
<application ...>
      ...
      <meta-data
          android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES"
          android:value="barcode" >
      
</application>
```
תוכלו גם לבדוק במפורש את זמינות המודל ולבקש הורדה באמצעות ModuleInstallClient API בשירותים של Google Play.

אם לא מפעילים הורדות של המודל בזמן ההתקנה או מבקשים הורדה מפורשת, תתבצע הורדה של המודל בפעם הראשונה שמריצים את הסורק. בקשות ששולחים לפני שההורדה הושלמה לא מניבות תוצאות.

הנחיות לבחירת תמונה לקלט

כדי ש-ML Kit יוכל לקרוא ברקודים באופן מדויק, תמונות קלט צריכות להכיל ברקודים שמיוצגים על ידי נתוני פיקסלים מספיקים.

הדרישות הספציפיות לגבי נתוני פיקסלים תלויות גם בסוג הברקוד וגם בכמות הנתונים שמקודדים בו, כי ברקודים רבים תומכים במטען ייעודי (payload) בגודל משתנה. באופן כללי, היחידה המשמעותית הקטנה ביותר של הברקוד צריכה להיות ברוחב של 2 פיקסלים לפחות, ולקודים דו-ממדיים, בגובה 2 פיקסלים.

לדוגמה, ברקודים מסוג EAN-13 מורכבים מעמודות ומרווחים ברוחב של 1, 2, 3 או 4 יחידות. לכן אידיאלית לתמונת ברקוד מסוג EAN-13 להיות פסים ורווחים ברוחב של 2, 4, 6 ו-8 פיקסלים לפחות. כיוון שברקוד EAN-13 הוא ברוחב כולל של 95 יחידות, הוא צריך להיות ברוחב של 190 פיקסלים לפחות.

בפורמטים דחוסים, כמו PDF417, נדרשים מידות פיקסלים גדולות יותר כדי ש-ML Kit יוכל לקרוא אותם בצורה אמינה. לדוגמה, קוד PDF417 יכול לכלול עד 34 "מילים" רחבות עם 17 יחידות בשורה אחת, ורצוי שהן יהיו ברוחב של 1,156 פיקסלים לפחות.
מיקוד לא טוב בתמונה עלול להשפיע על דיוק הסריקה. אם האפליקציה שלך לא מקבלת תוצאות מקובלות, יש לבקש מהמשתמש לצלם מחדש את התמונה.
באפליקציות טיפוסיות מומלץ לספק תמונה ברזולוציה גבוהה יותר, כמו 1, 280x720 או 1920x1080, כדי שניתן יהיה לסרוק ברקודים ממרחק גדול יותר מהמצלמה.

עם זאת, באפליקציות שבהן זמן האחזור הוא קריטי, אפשר לשפר את הביצועים על ידי צילום תמונות ברזולוציה נמוכה יותר, אבל דרישה שהברקוד יהווה את רוב התמונה להזנת הקלט. כדאי גם לעיין בטיפים לשיפור הביצועים בזמן אמת.

1. הגדרת סורק הברקוד

אם יודעים אילו פורמטים של ברקוד מצפים לקרוא, אפשר להגדיר אותו כך שיזהה רק את הפורמטים האלה, וכך לשפר את המהירות שלו.

לדוגמה, כדי לזהות רק קוד אצטקי וקודי QR, בונים אובייקט BarcodeScannerOptions כמו בדוגמה הבאה:

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

הפורמטים הבאים נתמכים:

קוד 128 (FORMAT_CODE_128)
קוד 39 (FORMAT_CODE_39)
קוד 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)
קוד QR (FORMAT_QR_CODE)
PDF417 (FORMAT_PDF417)
אצטקית (FORMAT_AZTEC)
מטריצת נתונים (FORMAT_DATA_MATRIX)

החל מגרסה 17.1.0 של החבילה וממודל 18.2.0 לא ארוז, ניתן גם לבצע קריאה ל-enableAllPotentialBarcodes() כדי להחזיר את כל הברקודים הפוטנציאליים, גם אם אי אפשר לפענח אותם. אפשר להיעזר בהם כדי להגביר את הזיהוי, למשל על ידי הגדלת התצוגה במצלמה כדי לקבל תמונה ברורה יותר של כל ברקוד שנמצא בתיבה התוחמת שמוחזרת.

Kotlin

val options = BarcodeScannerOptions.Builder()
        .setBarcodeFormats(...)
        .enableAllPotentialBarcodes() // Optional
        .build()

Java

BarcodeScannerOptions options =
        new BarcodeScannerOptions.Builder()
        .setBarcodeFormats(...)
        .enableAllPotentialBarcodes() // Optional
        .build();

Further on, starting from bundled library 17.2.0 and unbundled library 18.3.0, a new feature called auto-zoom has been introduced to further enhance the barcode scanning experience. With this feature enabled, the app is notified when all barcodes within the view are too distant for decoding. As a result, the app can effortlessly adjust the camera's zoom ratio to the recommended setting provided by the library, ensuring optimal focus and readability. This feature will significantly enhance the accuracy and success rate of barcode scanning, making it easier for apps to capture information precisely.

To enable auto-zooming and customize the experience, you can utilize the setZoomSuggestionOptions() method along with your own ZoomCallback handler and desired maximum zoom ratio, as demonstrated in the code below.

Kotlin

val options = BarcodeScannerOptions.Builder()
        .setBarcodeFormats(...)
        .setZoomSuggestionOptions(
            new ZoomSuggestionOptions.Builder(zoomCallback)
                .setMaxSupportedZoomRatio(maxSupportedZoomRatio)
                .build()) // Optional
        .build()

Java

BarcodeScannerOptions options =
        new BarcodeScannerOptions.Builder()
        .setBarcodeFormats(...)
        .setZoomSuggestionOptions(
            new ZoomSuggestionOptions.Builder(zoomCallback)
                .setMaxSupportedZoomRatio(maxSupportedZoomRatio)
                .build()) // Optional
        .build();

zoomCallback is required to be provided to handle whenever the library suggests a zoom should be performed and this callback will always be called on the main thread.

The following code snippet shows an example of defining a simple callback.

Kotlin

fun setZoom(ZoomRatio: Float): Boolean {
    if (camera.isClosed()) return false
    camera.getCameraControl().setZoomRatio(zoomRatio)
    return true
}

Java

boolean setZoom(float zoomRatio) {
    if (camera.isClosed()) {
        return false;
    }
    camera.getCameraControl().setZoomRatio(zoomRatio);
    return true;
}

maxSupportedZoomRatio is related to the camera hardware, and different camera libraries have different ways to fetch it (see the javadoc of the setter method). In case this is not provided, an unbounded zoom ratio might be produced by the library which might not be supported. Refer to the setMaxSupportedZoomRatio() method introduction to see how to get the max supported zoom ratio with different Camera libraries.

When auto-zooming is enabled and no barcodes are successfully decoded within the view, BarcodeScanner triggers your zoomCallback with the requested zoomRatio. If the callback correctly adjusts the camera to this zoomRatio, it is highly probable that the most centered potential barcode will be decoded and returned.

A barcode may remain undecodable even after a successful zoom-in. In such cases, BarcodeScanner may either invoke the callback for another round of zoom-in until the maxSupportedZoomRatio is reached, or provide an empty list (or a list containing potential barcodes that were not decoded, if enableAllPotentialBarcodes() was called) to the OnSuccessListener (which will be defined in step 4. Process the image).

2. Prepare the input image

To recognize barcodes in an image, create an InputImage object from either a Bitmap, media.Image, ByteBuffer, byte array, or a file on the device. Then, pass the InputImage object to the BarcodeScanner's process method.

You can create an InputImage object from different sources, each is explained below.

Using a `media.Image`

To create an InputImage object from a media.Image object, such as when you capture an image from a device's camera, pass the media.Image object and the image's rotation to InputImage.fromMediaImage().

If you use the CameraX library, the OnImageCapturedListener and ImageAnalysis.Analyzer classes calculate the rotation value for you.

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
          // ...
        }
    }
}

אם לא משתמשים בספריית מצלמה כדי לקבל את מידת הסיבוב של התמונה, אפשר לחשב אותה לפי מידת הסיבוב של המכשיר והכיוון של חיישן המצלמה במכשיר:

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;
}

לאחר מכן מעבירים את האובייקט media.Image ואת ערך מעלה הסיבוב ל-InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

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

Java

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

שימוש ב-URI של קובץ

כדי ליצור אובייקט InputImage מ-URI של קובץ, מעבירים את ההקשר של האפליקציה ואת ה-URI של הקובץ אל InputImage.fromFilePath(). האפשרות הזו שימושית כשמשתמשים ב-Intent של ACTION_GET_CONTENT כדי לבקש מהמשתמשים לבחור תמונה מאפליקציית הגלריה.

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();
}

באמצעות `ByteBuffer` או `ByteArray`

כדי ליצור אובייקט InputImage מ-ByteBuffer או מ-ByteArray, קודם צריך לחשב את מעלות סיבוב התמונה כפי שתואר קודם עבור קלט media.Image. לאחר מכן יוצרים את האובייקט InputImage עם מאגר הנתונים הזמני או המערך, יחד עם הגובה, הרוחב, פורמט קידוד הצבע ומידת הסיבוב של התמונה:

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

באמצעות `Bitmap`

כדי ליצור אובייקט InputImage מאובייקט Bitmap, צריך להשתמש בהצהרה הבאה:

Kotlin

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

Java

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

התמונה מיוצגת על ידי אובייקט Bitmap יחד עם מעלות סיבוב.

3. אחזור של מופע של 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. עיבוד התמונה

מעבירים את התמונה ל-method 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

הערה: אם משתמשים ב-API של CameraX, חשוב לסגור את ה-ImageProxy בסיום השימוש, למשל על ידי הוספת OnCompleteListener ל-Task שמוחזר מ-process. כדי לראות דוגמה, אפשר לעיין בכיתה VisionProcessorBase באפליקציה לדוגמה של המדריך למתחילים.

5. קבלת מידע מברקודים

במקרה שפעולת זיהוי הברקוד מצליחה, רשימה של אובייקטים מסוג Barcode מועברת ל-listener. כל אובייקט Barcode מייצג ברקוד שזוהה בתמונה. לכל ברקוד אפשר לקבל את הקואורדינטות התוחמות שלו בתמונת הקלט, וגם את הנתונים הגולמיים שמקודדים על ידי הברקוד. כמו כן, אם סורק הברקוד הצליח לזהות את סוג הנתונים שמקודדים על ידי הברקוד, תוכלו לקבל אובייקט שמכיל את הנתונים שנותחו.

למשל:

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

טיפים לשיפור הביצועים בזמן אמת

כדי לסרוק ברקודים באפליקציה בזמן אמת, צריך לפעול לפי ההנחיות הבאות כדי להשיג את קצב הפריימים הכי טוב:

לא לקלוט קלט ברזולוציה המקורית של המצלמה. במכשירים מסוימים, תיעוד הקלט ברזולוציה המקורית יוצר תמונות גדולות במיוחד (10 מגה-פיקסלים ומעלה), והתוצאה היא זמן אחזור קצר מאוד ללא יתרון לדיוק. במקום זאת, צריך לבקש מהמצלמה רק את הגודל הנדרש לזיהוי ברקוד, שבדרך כלל לא יותר מ-2 מגה-פיקסל.

אם מהירות הסריקה חשובה, אפשר להקטין עוד יותר את רזולוציית צילום התמונה. עם זאת, חשוב לזכור את הדרישות המינימליות לגודל הברקוד שפירטנו למעלה.

אם מנסים לזהות ברקודים מתוך רצף של פריימים של וידאו בסטרימינג, המזהה עשוי להניב תוצאות שונות בין פריים לפריים. כדאי להמתין עד לקבלת סדרה רציפה של ערך זהה כדי להיות בטוחים שהתוצאה טובה.

ספרת הביקורת לא נתמכת עבור ITF ו-CODE-39.
אם משתמשים ב-API של Camera או camera2, אפשר לווסת קריאות לגלאי. אם מתפנה פריים חדש של וידאו בזמן שהמזהה פועל, צריך לשחרר אותו. כדי לראות דוגמה, אפשר לעיין בכיתה VisionProcessorBase באפליקציה לדוגמה של המדריך למתחילים.
אם אתם משתמשים ב-CameraX API, חשוב לוודא ששיטת הלחץ הזמני מוגדרת לערך ברירת המחדל שלה ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. כך אפשר להבטיח שרק תמונה אחת תוצג לניתוח בכל פעם. אם נוצרות תמונות נוספות כשהניתוח עמוס, הן יושמטו באופן אוטומטי ולא ימתינו בתור למשלוח. לאחר סגירת התמונה שמנותחת על ידי קריאה ל-ImageProxy.close(), תוצג התמונה העדכנית ביותר הבאה.
אם משתמשים בפלט של הגלאי כדי להציג שכבות גרפיקה על תמונת הקלט, קודם מקבלים את התוצאה מ-ML Kit ואז מבצעים רינדור של התמונה ושכבת-העל בשלב אחד. הפעולה הזו מעבדת את הנתונים על פני השטח של התצוגה פעם אחת בלבד לכל מסגרת קלט. כדי לראות דוגמה, אפשר לעיין בכיתות CameraSourcePreview ו- GraphicOverlay באפליקציה לדוגמה של המדריך למתחילים.
אם משתמשים ב- Camera2 API, צריך לצלם תמונות בפורמט ImageFormat.YUV_420_888. אם משתמשים בגרסה הישנה של Camera API, צריך לצלם תמונות בפורמט ImageFormat.NV21.

סריקת ברקודים באמצעות ML Kit ב-Android

אני רוצה לנסות

לפני שמתחילים

הנחיות לבחירת תמונה לקלט

1. הגדרת סורק הברקוד

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

2. Prepare the input image

Using a media.Image

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

שימוש ב-URI של קובץ

Kotlin

Java

באמצעות ByteBuffer או ByteArray

Kotlin

Java

באמצעות Bitmap

Kotlin

Java

3. אחזור של מופע של BarcodeScanner

Kotlin

Java

4. עיבוד התמונה

Kotlin

Java

5. קבלת מידע מברקודים

Kotlin

Java

טיפים לשיפור הביצועים בזמן אמת

Using a `media.Image`

באמצעות `ByteBuffer` או `ByteArray`

באמצעות `Bitmap`