Barkodları iOS'te ML Kit ile tarayın

Barkodları tanımak ve kodlarını çözmek için ML Kit'i kullanabilirsiniz.

Deneyin

Başlamadan önce

  1. Aşağıdaki ML Kit kapsüllerini Podfile dosyanıza ekleyin:
    pod 'GoogleMLKit/BarcodeScanning', '3.2.0'
    
  2. Projenizin Kapsüllerini yükledikten veya güncelledikten sonra, .xcworkspace kodunu kullanarak Xcode projenizi açın. ML Kit, Xcode'un 12.4 veya sonraki sürümlerinde desteklenir.

Giriş resmi yönergeleri

  • ML Kit'in barkodları doğru bir şekilde okuyabilmesi için giriş resimleri yeterli piksel verisi ile temsil edilen barkodlar içermelidir.

    Birçok piksel kodu, değişken boyut yükünü desteklediği için belirli piksel verisi gereksinimleri hem barkodun türüne hem de bu kodla kodlanan veri miktarına bağlıdır. Genel olarak, barkodun en küçük birimi en az 2 piksel genişliğinde ve 2 boyutlu kodlarda 2 piksel yüksekliğinde olmalıdır.

    Örneğin, EAN-13 barkodları, 1, 2, 3 veya 4 birim genişliğindeki çubuklardan ve boşluklardan oluşur. Bu nedenle EAN-13 barkod resmi, en az 2, 4, 6 ve 8 piksel genişliğinde çubuklara ve alanlara sahip olur. EAN-13 barkodlarının toplam genişliği 95 birim olduğundan, barkod en az 190 piksel genişliğinde olmalıdır.

    PDF417 gibi yoğun biçimler, ML Kit'in güvenilir şekilde okuyabilmesi için daha büyük piksel boyutlarına ihtiyaç duyar. Örneğin, bir PDF417 kodunda, tek bir satırda ideal olarak en az 1156 piksel genişliğinde 34 adet 17 birim genişliğinde "kelime" bulunabilir.

  • Düşük resim odağı, tarama doğruluğunu etkileyebilir. Uygulamanız kabul edilebilir sonuçlar almıyorsa kullanıcıdan resmi yeniden yakalamasını isteyin.

  • Tipik uygulamalar için 1280x720 veya 1920x1080 gibi daha yüksek çözünürlüklü bir resim sağlamanız önerilir. Böylece, barkodlar kameradan daha uzak bir yerden taranabilir.

    Bununla birlikte, gecikmenin kritik olduğu uygulamalarda, görüntüleri daha düşük çözünürlükte yakalayarak ancak giriş resminin büyük bir kısmının barkodda gösterilmesini gerektirerek performansı artırabilirsiniz. Gerçek zamanlı performansı artırmak için ipuçları başlıklı makaleyi de inceleyin.

1. Barkod tarayıcıyı yapılandırma

Okumak istediğiniz barkod biçimlerini biliyorsanız Barkod tarayıcıyı yalnızca bu biçimleri tarayacak şekilde yapılandırarak hızını artırabilirsiniz.

Örneğin, yalnızca Aztek ve QR kodlarını taramak için aşağıdaki örnekte gösterildiği gibi bir BarcodeScannerOptions nesnesi oluşturun:

Swift

let format = .all
let barcodeOptions = BarcodeScannerOptions(formats: format)
  

Aşağıdaki biçimler desteklenir:

  • kod128
  • kod39
  • kod93
  • CodaBar
  • verimatrisi
  • EAN13
  • EAN8
  • BTF
  • QR Kodu
  • UPCA
  • UPC
  • PDF417
  • Aztec

Objective-C

MLKBarcodeScannerOptions *options =
  [[MLKBarcodeScannerOptions alloc]
   initWithFormats: MLKBarcodeFormatQRCode | MLKBarcodeFormatAztec];

Aşağıdaki biçimler desteklenir:

  • Kod 128 (MLKBarcodeFormatCode128)
  • Kod 39 (MLKBarcodeFormatCode39)
  • Kod 93 (MLKBarcodeFormatCode93)
  • Codabar (MLKBarcodeFormatCodaBar)
  • Veri Matrisi (MLKBarcodeFormatDataMatrix)
  • EAN-13 (MLKBarcodeFormatEAN13)
  • EAN-8 (MLKBarcodeFormatEAN8)
  • BTF (MLKBarcodeFormatITF)
  • QR Kodu (MLKBarcodeFormatQRCode)
  • UPC-A (MLKBarcodeFormatUPCA)
  • UPC-E (MLKBarcodeFormatUPCE)
  • PDF 417 (MLKBarcodeFormatPDF417)
  • Aztek Kodu (MLKBarcodeFormatAztec)

2. Giriş resmini hazırlayın

Bir resimdeki barkodları taramak için resmi UIImage veya CMSampleBufferRef ile BarcodeScanner'nin process() ya da results(in:) yöntemine geçirin:

UIImage veya CMSampleBuffer kullanarak bir VisionImage nesnesi oluşturun.

UIImage kullanıyorsanız şu adımları uygulayın:

  • UIImage ile bir VisionImage nesnesi oluşturun. Doğru .orientation'u belirttiğinizden emin olun.

    Swift

    let image = VisionImage(image: UIImage)
    visionImage.orientation = image.imageOrientation

    Objective-C

    MLKVisionImage *visionImage = [[MLKVisionImage alloc] initWithImage:image];
    visionImage.orientation = image.imageOrientation;

CMSampleBuffer kullanıyorsanız şu adımları uygulayın:

  • CMSampleBuffer içinde yer alan resim verilerinin yönünü belirtin.

    Resmin yönünü ayarlamak için:

    Swift

    func imageOrientation(
      deviceOrientation: UIDeviceOrientation,
      cameraPosition: AVCaptureDevice.Position
    ) -> UIImage.Orientation {
      switch deviceOrientation {
      case .portrait:
        return cameraPosition == .front ? .leftMirrored : .right
      case .landscapeLeft:
        return cameraPosition == .front ? .downMirrored : .up
      case .portraitUpsideDown:
        return cameraPosition == .front ? .rightMirrored : .left
      case .landscapeRight:
        return cameraPosition == .front ? .upMirrored : .down
      case .faceDown, .faceUp, .unknown:
        return .up
      }
    }
          

    Objective-C

    - (UIImageOrientation)
      imageOrientationFromDeviceOrientation:(UIDeviceOrientation)deviceOrientation
                             cameraPosition:(AVCaptureDevicePosition)cameraPosition {
      switch (deviceOrientation) {
        case UIDeviceOrientationPortrait:
          return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationLeftMirrored
                                                                : UIImageOrientationRight;
    
        case UIDeviceOrientationLandscapeLeft:
          return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationDownMirrored
                                                                : UIImageOrientationUp;
        case UIDeviceOrientationPortraitUpsideDown:
          return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationRightMirrored
                                                                : UIImageOrientationLeft;
        case UIDeviceOrientationLandscapeRight:
          return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationUpMirrored
                                                                : UIImageOrientationDown;
        case UIDeviceOrientationUnknown:
        case UIDeviceOrientationFaceUp:
        case UIDeviceOrientationFaceDown:
          return UIImageOrientationUp;
      }
    }
          
  • CMSampleBuffer nesnesini ve yönünü kullanarak VisionImage nesnesi oluşturun:

    Swift

    let image = VisionImage(buffer: sampleBuffer)
    image.orientation = imageOrientation(
      deviceOrientation: UIDevice.current.orientation,
      cameraPosition: cameraPosition)

    Objective-C

     MLKVisionImage *image = [[MLKVisionImage alloc] initWithBuffer:sampleBuffer];
     image.orientation =
       [self imageOrientationFromDeviceOrientation:UIDevice.currentDevice.orientation
                                    cameraPosition:cameraPosition];

3. BarcodeScanner örneği alın

BarcodeScanner örneğini alın:

Swift

let barcodeScanner = BarcodeScanner.barcodeScanner()
// Or, to change the default settings:
// let barcodeScanner = BarcodeScanner.barcodeScanner(options: barcodeOptions)

Objective-C

MLKBarcodeScanner *barcodeScanner = [MLKBarcodeScanner barcodeScanner];
// Or, to change the default settings:
// MLKBarcodeScanner *barcodeScanner =
//     [MLKBarcodeScanner barcodeScannerWithOptions:options];

4. Resmi işleyin

Ardından, resmi process() yöntemine geçirin:

Swift

barcodeScanner.process(visionImage) { features, error in
  guard error == nil, let features = features, !features.isEmpty else {
    // Error handling
    return
  }
  // Recognized barcodes
}

Objective-C

[barcodeScanner processImage:image
                  completion:^(NSArray<MLKBarcode *> *_Nullable barcodes,
                               NSError *_Nullable error) {
  if (error != nil) {
    // Error handling
    return;
  }
  if (barcodes.count > 0) {
    // Recognized barcodes
  }
}];

5. Barkodlardan bilgi alın

Barkod tarama işlemi başarılı olursa tarayıcı bir dizi Barcode nesnesi döndürür. Her Barcode nesnesi, resimde tespit edilen bir barkodu temsil eder. Her barkod için giriş resminde sınır koordinatlarının yanı sıra barkodla kodlanan ham verileri de alabilirsiniz. Ayrıca, barkod tarayıcısı barkodla kodlanan veri türünü belirleyebildiyse ayrıştırılan verileri içeren bir nesne alabilirsiniz.

Örneğin:

Swift

for barcode in barcodes {
  let corners = barcode.cornerPoints

  let displayValue = barcode.displayValue
  let rawValue = barcode.rawValue

  let valueType = barcode.valueType
  switch valueType {
  case .wiFi:
    let ssid = barcode.wifi?.ssid
    let password = barcode.wifi?.password
    let encryptionType = barcode.wifi?.type
  case .URL:
    let title = barcode.url!.title
    let url = barcode.url!.url
  default:
    // See API reference for all supported value types
  }
}

Objective-C

for (MLKBarcode *barcode in barcodes) {
   NSArray *corners = barcode.cornerPoints;

   NSString *displayValue = barcode.displayValue;
   NSString *rawValue = barcode.rawValue;

   MLKBarcodeValueType valueType = barcode.valueType;
   switch (valueType) {
     case MLKBarcodeValueTypeWiFi:
       ssid = barcode.wifi.ssid;
       password = barcode.wifi.password;
       encryptionType = barcode.wifi.type;
       break;
     case MLKBarcodeValueTypeURL:
       url = barcode.URL.url;
       title = barcode.URL.title;
       break;
     // ...
     default:
       break;
   }
 }

Gerçek zamanlı performansı artırmak için ipuçları

Barkodları gerçek zamanlı bir uygulamada taramak istiyorsanız en iyi kare hızlarını elde etmek için aşağıdaki yönergeleri izleyin:

  • Kameranın yerel çözünürlüğünde girişi yakalamayın. Bazı cihazlarda, yerel çözünürlükte giriş alma işlemi çok büyük (10+ megapiksel) görüntüler üretir. Bu da doğrulukta herhangi bir azalmaya yol açmadan çok düşük gecikmeyle sonuçlanır. Bunun yerine, kameradan yalnızca barkod tarama için gereken boyutu isteyin. Bu genellikle 2 megapikselden fazla değildir.

    Ancak bazı cihazlarda uygun olmayan çözünürlüklerle eşlenebileceğinden, adlandırılmış yakalama oturumu hazır ayarları (AVCaptureSessionPresetDefault, AVCaptureSessionPresetLow, AVCaptureSessionPresetMedium vb.) önerilmez. Bunun yerine, AVCaptureSessionPreset1280x720 gibi belirli hazır ayarları kullanın.

    Tarama hızı önemliyse görüntü yakalama çözünürlüğünü daha da düşürebilirsiniz. Ancak, yukarıda belirtilen minimum barkod boyutu gereksinimlerini göz önünde bulundurun.

    Bir dizi video çerçevesinin barkodlarını tanımaya çalışıyorsanız, tanıyıcı kareden çerçeveye farklı sonuçlar üretebilir. İyi bir sonuç elde ettiğinizden emin olmak için aynı değerden art arda bir dizi oluşana kadar beklemeniz gerekir.

    Sağlama basamağı ITF ve CODE-39 için desteklenmiyor.

  • Video çerçevelerini işlemek için algılayıcının results(in:) eşzamanlı API'sini kullanın. Belirtilen video çerçevesinden eşzamanlı olarak sonuç almak için AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegatecaptureOutput(_, didOutput:from:) işlevinden bu yöntemi çağırın. Algılayıcının çağrılarını kısmak için AVCaptureVideoDataOutput alwaysDiscardsLateVideoFrames değerini true olarak tutun. Algılayıcı çalışırken yeni bir video çerçevesi kullanılabilir hale gelirse atlanır.
  • Algılayıcının çıkışını giriş resmine yer paylaşımlı olarak eklemek için kullanıyorsanız önce ML Kit'ten sonucu alın, ardından resmi ve yer paylaşımını tek bir adımda oluşturun. Bu şekilde, her bir işlenmiş giriş çerçevesi için ekranı yalnızca bir kez oluşturursunuz. Örnek için ML Kit hızlı başlangıç örneğindeki updatepreviewOverlayViewWithLastFrame konusuna bakın.