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Android पर एमएल किट से बारकोड स्कैन करें

बारकोड को पहचानने और उसे डिकोड करने के लिए, ML Kit का इस्तेमाल किया जा सकता है.

firebase-ml-vision के वर्शन 24.0.0 में नया बारकोड दिया गया है स्कैनिंग मॉडल, जो इंतज़ार के दोनों समय में अहम सुधार करता है पुराने मॉडल से ज़्यादा सटीक है. इसके अलावा, एपीआई के नए वर्शन का इस्तेमाल करने पर, अब बिना UTF-8 कोड के बारकोड डेटा के लिए रॉ बाइट ऐक्सेस कर सकता है.

नया firebase-ml-vision-barcode-model मॉड्यूल जोड़ना न भूलें है, ताकि नए मॉडल का इस्तेमाल किया जा सके.

शुरू करने से पहले

अगर आपने अब तक ऐसा नहीं किया है, तो अपने Android प्रोजेक्ट में Firebase जोड़ें.
अपने मॉड्यूल में एमएल किट Android लाइब्रेरी के लिए डिपेंडेंसी जोड़ें (ऐप्लिकेशन-लेवल) Gradle फ़ाइल (आम तौर पर app/build.gradle):
```
apply plugin: 'com.android.application'
apply plugin: 'com.google.gms.google-services'

dependencies {
  // ...

  implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.3'
  implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision-barcode-model:16.0.1'
}
```

इनपुट इमेज के लिए दिशा-निर्देश

ML Kit में बारकोड को सही तरीके से पढ़ने के लिए, इनपुट इमेज में बारकोड, जिन्हें काफ़ी पिक्सल डेटा से दिखाया जाता है.

पिक्सल के लिए डेटा की ज़रूरी शर्तें, दोनों टाइप पर निर्भर करती हैं बारकोड और उसमें एन्कोड किए गए डेटा की मात्रा (ज़्यादातर बारकोड के बाद से) वाली अलग-अलग लंबाई के पेलोड के लिए उपलब्ध है). आम तौर पर, सबसे छोटा बारकोड की यूनिट कम से कम 2 पिक्सल चौड़ी (और दो डाइमेंशन वाले कोड, दो पिक्सल लंबे).

उदाहरण के लिए, EAN-13 बारकोड बार और स्पेस से बना होता है. इसमें 1, 2, 3 या 4 यूनिट चौड़ी हो, इसलिए EAN-13 बारकोड इमेज में बार और ऐसी जगहें जो कम से कम 2, 4, 6, और 8 पिक्सल चौड़ी हों. क्योंकि एक EAN-13 बारकोड कुल 95 यूनिट चौड़ा है. बारकोड कम से कम 190 का होना चाहिए पिक्सल चौड़ा.

PDF417 जैसे डेंसर फ़ॉर्मैट का इस्तेमाल करने के लिए, पिक्सल डाइमेंशन की ज़रूरत ज़्यादा होती है एमएल किट का इस्तेमाल करके, उन्हें भरोसेमंद तरीके से पढ़ा जा सकता है. उदाहरण के लिए, PDF417 कोड में 34, 17-यूनिट चौड़े "शब्द" जो आम तौर पर कम से कम एक पंक्ति में होती हैं. 1156 पिक्सल चौड़ा.
इमेज पर फ़ोकस खराब होने से, स्कैन करने के तरीके पर बुरा असर पड़ सकता है. अगर आपको यह नहीं मिल रहा है स्वीकार किए जाते हैं, तो उपयोगकर्ता को इमेज दोबारा कैप्चर करने के लिए कहें.
आम तौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले ऐप्लिकेशन के लिए, हमारा सुझाव है कि ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन वाली इमेज (जैसे कि 1280x720 या 1920x1080), जो बारकोड बनाती है जिनका पता कैमरे से ज़्यादा दूरी से लगाया जा सकता है.

हालांकि, जिन ऐप्लिकेशन में इंतज़ार का समय बहुत ज़रूरी है उनमें सुधार करने के लिए से कम रिज़ॉल्यूशन में इमेज कैप्चर की जाती हैं, लेकिन यह ज़रूरी है कि इनपुट इमेज का ज़्यादातर हिस्सा बारकोड से होता है. यह भी देखें रीयल-टाइम में परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने के लिए सलाह.

1. बारकोड डिटेक्टर को कॉन्फ़िगर करें

अगर आपको पता है कि आपको किस बारकोड फ़ॉर्मैट में पढ़ने की उम्मीद है, तो इसकी स्पीड बढ़ाई जा सकती है सुविधा को इस्तेमाल करने के लिए, उसे सिर्फ़ उन फ़ॉर्मैट की पहचान करने के लिए कॉन्फ़िगर किया जाता है.

उदाहरण के लिए, केवल Aztec कोड और क्यूआर कोड का पता लगाने के लिए, FirebaseVisionBarcodeDetectorOptions ऑब्जेक्ट देखें, जैसा कि नीचे दिए गए उदाहरण में दिखाया गया है:

Java

FirebaseVisionBarcodeDetectorOptions options =
        new FirebaseVisionBarcodeDetectorOptions.Builder()
        .setBarcodeFormats(
                FirebaseVisionBarcode.FORMAT_QR_CODE,
                FirebaseVisionBarcode.FORMAT_AZTEC)
        .build();

Kotlin+KTX

val options = FirebaseVisionBarcodeDetectorOptions.Builder()
        .setBarcodeFormats(
                FirebaseVisionBarcode.FORMAT_QR_CODE,
                FirebaseVisionBarcode.FORMAT_AZTEC)
        .build()

ये फ़ॉर्मैट इस्तेमाल किए जा सकते हैं:

कोड 128 (FORMAT_CODE_128)
कोड 39 (FORMAT_CODE_39)
कोड 93 (FORMAT_CODE_93)
कोडाबार (FORMAT_CODABAR)
EAN-13 (FORMAT_EAN_13)
EAN-8 (FORMAT_EAN_8)
आईटीएफ़ (FORMAT_ITF)
यूपीसी-ए (FORMAT_UPC_A)
यूपीसी-ई (FORMAT_UPC_E)
क्यूआर कोड (FORMAT_QR_CODE)
PDF417 (FORMAT_PDF417)
ऐज़टेक (FORMAT_AZTEC)
डेटा मैट्रिक्स (FORMAT_DATA_MATRIX)

2. बारकोड डिटेक्टर चलाएं

किसी इमेज में बारकोड की पहचान करने के लिए, FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाएं किसी Bitmap, media.Image, ByteBuffer, बाइट कलेक्शन से या डिवाइस. इसके बाद, FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट को FirebaseVisionBarcodeDetector का detectInImage तरीका.

अपनी इमेज से FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाएं.

किसीFirebaseVisionImage media.Image ऑब्जेक्ट, जैसे कि किसी ऑब्जेक्ट से इमेज कैप्चर करते समय करने के लिए, media.Image ऑब्जेक्ट को पास करें और चित्र के FirebaseVisionImage.fromMediaImage() पर घुमाया गया.

अगर आपको CameraX लाइब्रेरी, OnImageCapturedListener, और ImageAnalysis.Analyzer क्लास, रोटेशन वैल्यू को कैलकुलेट करती हैं आपके लिए है, इसलिए आपको रोटेशन को सिर्फ़ एक ML किट के रूप में बदलना होगा कॉल करने से पहले ROTATION_ कॉन्सटेंट FirebaseVisionImage.fromMediaImage():

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+KTX

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
            // ...
        }
    }
}

अगर इमेज को घुमाने की सुविधा देने वाली कैमरा लाइब्रेरी का इस्तेमाल नहीं किया जाता है, तो डिवाइस के रोटेशन और कैमरे के ओरिएंटेशन से इसका हिसाब लगा सकता है डिवाइस में सेंसर:

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;
}VisionImage.java

Kotlin+KTX

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
}VisionImage.kt

इसके बाद, media.Image ऑब्जेक्ट को पास करें और FirebaseVisionImage.fromMediaImage() का रोटेशन मान:

Java

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

Kotlin+KTX

val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)VisionImage.kt

किसी फ़ाइल यूआरआई से FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, पास करें ऐप्लिकेशन का कॉन्टेक्स्ट और फ़ाइल यूआरआई को FirebaseVisionImage.fromFilePath(). यह तब काम आता है, जब उपयोगकर्ता को चुनने का प्रॉम्प्ट भेजने के लिए, ACTION_GET_CONTENT इंटेंट का इस्तेमाल करें अपने गैलरी ऐप्लिकेशन से मिली इमेज शामिल करेगा.
Java
```
FirebaseVisionImage image;
try {
    image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}VisionImage.java
```
Kotlin+KTX
```
val image: FirebaseVisionImage
try {
    image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}VisionImage.kt
```

किसीFirebaseVisionImage ByteBuffer या बाइट अरे, पहले चित्र की गणना करें media.Image इनपुट के लिए ऊपर बताए गए तरीके से रोटेशन.

इसके बाद, FirebaseVisionImageMetadata ऑब्जेक्ट बनाएं जिसमें इमेज की ऊंचाई, चौड़ाई, कलर एन्कोडिंग फ़ॉर्मैट, और रोटेशन:

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();VisionImage.java

Kotlin+KTX

val metadata = FirebaseVisionImageMetadata.Builder()
        .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for
        .setHeight(360) // image recognition
        .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21)
        .setRotation(rotation)
        .build()VisionImage.kt

बफ़र या अरे और मेटाडेटा ऑब्जेक्ट का इस्तेमाल करके, FirebaseVisionImage ऑब्जेक्ट:

Java

FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata);
// Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);VisionImage.java

Kotlin+KTX

val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata)
// Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)VisionImage.kt

किसीFirebaseVisionImage Bitmap ऑब्जेक्ट:
Java
```
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);VisionImage.java
```
Kotlin+KTX
```
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)VisionImage.kt
```
Bitmap ऑब्जेक्ट के ज़रिए दिखाई जाने वाली इमेज में सीधा होना चाहिए, इसके लिए किसी अतिरिक्त रोटेशन की आवश्यकता नहीं होगी.

FirebaseVisionBarcodeDetector का इंस्टेंस पाएं:

Java

FirebaseVisionBarcodeDetector detector = FirebaseVision.getInstance()
        .getVisionBarcodeDetector();
// Or, to specify the formats to recognize:
// FirebaseVisionBarcodeDetector detector = FirebaseVision.getInstance()
//        .getVisionBarcodeDetector(options);

Kotlin+KTX

val detector = FirebaseVision.getInstance()
        .visionBarcodeDetector
// Or, to specify the formats to recognize:
// val detector = FirebaseVision.getInstance()
//        .getVisionBarcodeDetector(options)

आखिर में, इमेज को detectInImage तरीके से पास करें:

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+KTX

val result = detector.detectInImage(image)
        .addOnSuccessListener { barcodes ->
            // Task completed successfully
            // ...
        }
        .addOnFailureListener {
            // Task failed with an exception
            // ...
        }

3. बारकोड से जानकारी पाएं

अगर बारकोड की पहचान करने की कार्रवाई सफल रहती है, तो FirebaseVisionBarcode ऑब्जेक्ट, सक्सेस लिसनर को पास किया जाएगा. हर FirebaseVisionBarcode ऑब्जेक्ट ऐसे बारकोड को दिखाता है जिसका पता इमेज. हर बारकोड के लिए, इनपुट में इसके बाउंडिंग कोऑर्डिनेट पाए जा सकते हैं इमेज और रॉ डेटा, जिन्हें बारकोड के हिसाब से कोड में बदला गया हो. साथ ही, अगर बारकोड डिटेक्टर यह पता लगा पाया कि बारकोड से कोड में बदला गया किस तरह का डेटा है. आपके पास पार्स किया गया डेटा वाला ऑब्जेक्ट पाएं.

उदाहरण के लिए:

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+KTX

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
        }
    }
}

रीयल-टाइम परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने के लिए सलाह

अगर आपको रीयल-टाइम ऐप्लिकेशन में बारकोड स्कैन करना है, तो इन निर्देशों का पालन करें सबसे सही फ़्रेमरेट हासिल करने के लिए दिशा-निर्देश:

कैमरे के मूल रिज़ॉल्यूशन पर इनपुट कैप्चर न करें. कुछ डिवाइसों पर, स्थानीय रिज़ॉल्यूशन में इनपुट कैप्चर करने से बहुत बड़ी (10+ मेगापिक्सल) इमेज शामिल होती हैं, जिनके कारण इंतज़ार का समय बहुत खराब हो जाता है. साथ ही, इससे कोई फ़ायदा नहीं होता कितना सटीक है. इसके बजाय, कैमरे से सिर्फ़ उस साइज़ का अनुरोध करें जो ज़रूरी है बारकोड का पता लगाने के लिए: आम तौर पर 2 मेगापिक्सल से ज़्यादा नहीं.

अगर स्कैन करने की स्पीड ज़रूरी है, तो इमेज कैप्चर करने की प्रोसेस को और कम किया जा सकता है का रिज़ॉल्यूशन. हालांकि, बारकोड के लिए कम से कम साइज़ की शर्तों का ध्यान रखें ऊपर बताया गया है.
डिटेक्टर को कॉल थ्रॉटल करें. अगर कोई नया वीडियो फ़्रेम डिटेक्टर के चलने के दौरान उपलब्ध होने पर, फ़्रेम छोड़ें.
अगर ग्राफ़िक को ओवरले करने के लिए, डिटेक्टर के आउटपुट का इस्तेमाल किया जा रहा है इनपुट इमेज को चुनने के बाद, पहले एमएल किट से नतीजा पाएं. इसके बाद, इमेज को रेंडर करें और ओवरले को एक ही चरण में पूरा करें. ऐसा करके, डिसप्ले सरफ़ेस पर रेंडर हो जाता है हर इनपुट फ़्रेम के लिए सिर्फ़ एक बार.
Camera2 API का इस्तेमाल करने पर, इमेज यहां कैप्चर करें ImageFormat.YUV_420_888 फ़ॉर्मैट.

अगर पुराने Camera API का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो इमेज यहां कैप्चर करें ImageFormat.NV21 फ़ॉर्मैट.