Scansione dei codici a barre con ML Kit su iOS

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

Prova

  • Prova l'app di esempio per per vedere un esempio di utilizzo di questa API.

Prima di iniziare

  1. Includi i seguenti pod ML Kit nel podfile: 
    pod 'GoogleMLKit/BarcodeScanning', '3.2.0'
  2. Dopo aver installato o aggiornato i pod del progetto, apri il progetto Xcode utilizzando la relativa .xcworkspace. ML Kit è supportato in Xcode versione 12.4 o successiva.

Linee guida per l'immagine di input

  • Affinché ML Kit possa leggere accuratamente i codici a barre, le immagini di input devono contenere codici a barre rappresentati da un numero sufficiente di dati di pixel.

    I requisiti specifici dei dati relativi ai pixel dipendono da entrambi i tipi di il codice a barre e la quantità di dati codificati al suo interno, dato che molti codici a barre per supportare un payload di dimensione variabile. In generale, la variante più piccola dell'unità di misura del codice a barre deve essere larga almeno 2 pixel e, per Codici bidimensionali, altezza di 2 pixel.

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

    I formati più densi, come PDF417, richiedono dimensioni in pixel maggiori per ML Kit per leggerli in modo affidabile. Ad esempio, un codice PDF417 può avere fino a 34 "parole" di 17 unità di un'unica riga, il che sarebbe idealmente Larghezza 1156 pixel.

  • Una scarsa messa a fuoco dell'immagine può influire sulla precisione della scansione. Se la tua app non riceve accettabili, chiedi all'utente di recuperare l'immagine.

  • Per le applicazioni tipiche, consigliamo di fornire una maggiore un'immagine con risoluzione massima, ad esempio 1280 x 720 o 1920 x 1080, che consente di creare codici a barre scansionabili da una distanza maggiore dalla fotocamera.

    Tuttavia, nelle applicazioni in cui la latenza è fondamentale, puoi migliorare rendimento delle immagini acquisendo immagini a una risoluzione più bassa, ma richiedendo il codice a barre costituisce la maggior parte dell'immagine di input. Vedi anche Suggerimenti per migliorare il rendimento in tempo reale.

1. Configura il lettore di codici a barre

Se sai quali formati di codici a barre ti aspetti di leggere, puoi migliorare la velocità del lettore di codici a barre configurandolo per scansionare solo quei formati.

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

Swift

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

Sono supportati i seguenti formati:

  • code128
  • code39
  • code93
  • codaBar
  • dataMatrix
  • EAN13
  • EAN8
  • ITF
  • qrCode
  • UPCA
  • UPCE
  • PDF417
  • Aztec

Objective-C

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

Sono supportati i seguenti formati:

  • Codice-128 (MLKBarcodeFormatCode128)
  • Codice-39 (MLKBarcodeFormatCode39)
  • Codice-93 (MLKBarcodeFormatCode93)
  • Codabar (MLKBarcodeFormatCodaBar)
  • Matrice di dati (MLKBarcodeFormatDataMatrix)
  • EAN-13 (MLKBarcodeFormatEAN13)
  • EAN-8 (MLKBarcodeFormatEAN8)
  • ITF (MLKBarcodeFormatITF)
  • Codice QR (MLKBarcodeFormatQRCode)
  • UPC-A (MLKBarcodeFormatUPCA)
  • UPC-E (MLKBarcodeFormatUPCE)
  • PDF-417 (MLKBarcodeFormatPDF417)
  • Codice azteco (MLKBarcodeFormatAztec)

2. Prepara l'immagine di input

Per scansionare i codici a barre in un'immagine, passa l'immagine come UIImage o CMSampleBufferRef ai BarcodeScanner di process() o results(in:) :

Crea un oggetto VisionImage utilizzando un UIImage o un CMSampleBuffer.

Se usi un UIImage, segui questi passaggi:

  • Crea un oggetto VisionImage con UIImage. Assicurati di specificare il valore .orientation corretto.

    Swift

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

    Objective-C

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

Se usi un CMSampleBuffer, segui questi passaggi:

  • Specifica l'orientamento dei dati dell'immagine contenuti nei CMSampleBuffer.

    Per ottenere l'orientamento dell'immagine:

    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;
  }
}
  • Crea un oggetto VisionImage utilizzando il metodo CMSampleBuffer oggetto e orientamento:

    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. Recupera un'istanza del lettore di codici a barre

Recupera un'istanza di BarcodeScanner:

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. Elabora l'immagine

Quindi, passa l'immagine al metodo process():

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. Ricevere informazioni da codici a barre

Se la scansione del codice a barre ha esito positivo, lo scanner restituisce un array di Barcode oggetti. Ogni oggetto Barcode rappresenta un del codice a barre rilevato nell'immagine. Per ogni codice a barre, puoi ottenere il suo le coordinate di delimitazione nell'immagine di input, nonché i dati non elaborati codificati codice a barre. Inoltre, se il lettore di codici a barre è riuscito a determinare il tipo di dati, codificato dal codice a barre, puoi ottenere un oggetto contenente i dati analizzati.

Ad esempio:

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;
   }
 }

Suggerimenti per migliorare il rendimento in tempo reale

Se desideri eseguire la scansione dei codici a barre in un'applicazione in tempo reale, procedi nel seguente modo: linee guida per ottenere le migliori frequenze fotogrammi:

  • Non acquisire input alla risoluzione nativa della videocamera. Su alcuni dispositivi, l'input alla risoluzione nativa produce risultati estremamente grandi (10+ megapixel), il che genera una latenza molto scarsa senza alcun vantaggio la precisione. Richiedi invece alla fotocamera solo la dimensione necessaria per la scansione dei codici a barre, che di solito non supera i 2 megapixel.

    Le preimpostazioni della sessione di acquisizione denominate: AVCaptureSessionPresetDefault, AVCaptureSessionPresetLow, AVCaptureSessionPresetMedium e così via), tuttavia, non sono consigliati in quanto possono essere mappati risoluzioni non adatte su alcuni dispositivi. Usa invece i predefiniti specifici ad esempio AVCaptureSessionPreset1280x720.

    Se la velocità di scansione è importante, puoi ridurre ulteriormente l'acquisizione delle immagini risoluzione del problema. Tuttavia, tieni presente i requisiti minimi per le dimensioni del codice a barre. descritti sopra.

    Se stai cercando di riconoscere i codici a barre da una sequenza di flussi di dati fotogrammi video, il riconoscimento potrebbe produrre risultati diversi da frame a frame. Devi attendere di ricevere una serie consecutiva dello stesso per avere la certezza di restituire un buon risultato.

    La cifra di checksum non è supportata per ITF e CODE-39.

  • Per elaborare i fotogrammi video, utilizza l'API sincrona results(in:) del rilevatore. Chiama questo metodo dal di AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate captureOutput(_, didOutput:from:) per ottenere in modo sincrono i risultati dal video specificato frame. Mantieni di AVCaptureVideoDataOutput alwaysDiscardsLateVideoFrames come true per limitare le chiamate al rilevatore. Se un nuovo il fotogramma video diventa disponibile mentre il rilevatore è in esecuzione, quindi verrà eliminato.
  • Se utilizzi l'output del rilevatore per sovrapporre elementi grafici l'immagine di input, occorre prima ottenere il risultato da ML Kit, quindi eseguire il rendering dell'immagine e la sovrapposizione in un solo passaggio. In questo modo, puoi visualizzare i contenuti solo una volta per ogni frame di input elaborato. Vedi la pagina updatePreviewOverlayViewWithLastFrame. nell'esempio della guida rapida di ML Kit.