مسح الرموز الشريطية ضوئيًا باستخدام مجموعة أدوات تعلّم الآلة على Android

يمكنك استخدام مجموعة أدوات تعلُّم الآلة للتعرّف على الرموز الشريطية وفك ترميزها.

قبل البدء

  1. أضِف Firebase إلى مشروع Android إذا لم يسبق لك إجراء ذلك.
  2. أضِف العناصر الاعتمادية لمكتبات ML Kit على Android إلى ملف Gradle للوحدة النمطية (على مستوى التطبيق) (عادةً 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'
}

إرشادات إدخال الصور

  • لكي تتمكّن أدوات تعلّم الآلة من قراءة الرموز الشريطية بدقة، يجب أن تحتوي الصور التي يتم إدخالها على رموز شريطية يتم تمثيلها ببيانات وحدات بكسل كافية.

    وتعتمد متطلبات بيانات وحدات البكسل على نوع الرمز الشريطي ومقدار البيانات التي يتم تشفيرها فيه (لأن معظم الرموز الشريطية تتوافق مع حمولة بيانات أساسية متغيرة الطول). بشكل عام، يجب ألا يقلّ عرض الوحدة الأصغر حجمًا للرمز الشريطي عن 2 بكسل (وأن يبلغ طول الرموز الثنائية الأبعاد 2 بكسل).

    على سبيل المثال، تتألّف الرموز الشريطية EAN-13 من أشرطة ومساحات بعرض وحدة واحدة أو وحدتين أو 3 أو 4 وحدات، وبالتالي من المفترض أن تحتوي صورة الرمز الشريطي لرقم EAN-13 على أشرطة ومساحات لا يقلّ عرضها عن 2 و4 و6 و8 بكسل. وبما أنّ عرض الرمز الشريطي EAN-13 يبلغ 95 وحدة، يجب ألا يقلّ عرض الرمز الشريطي عن 190 بكسل.

    تحتاج التنسيقات الأكثر كثافة، مثل PDF417، إلى أبعاد بكسل أكبر لـ ML Kit حتى تتمكّن من قراءتها بشكل موثوق. على سبيل المثال، يمكن أن يتضمّن رمز PDF417 ما يصل إلى 34 "كلمة" عرضًا مؤلفًا من 17 وحدة في صف واحد، ومن المفترض ألّا يقل عرض هذا الرمز عن 1156 بكسل.

  • يمكن أن يؤثر التركيز الضعيف للصورة على دقة المسح الضوئي. وإذا لم تحصل على نتائج مقبولة، اطلب من المستخدم تلخيص الصورة.

  • في التطبيقات العادية، ننصح بتوفير صورة عالية الدقة (مثل 1280x720 أو 1920x1080)، ما يجعل الرموز الشريطية قابلة للاكتشاف من مسافة أكبر عن الكاميرا.

    مع ذلك، في التطبيقات التي يكون فيها وقت الاستجابة أمرًا بالغ الأهمية، يمكنك تحسين الأداء من خلال التقاط صور بدقة أقل، على الرغم من اشتراط أن يشكّل الرمز الشريطي معظم الصورة التي تم إدخالها. يمكنك أيضًا الاطّلاع على نصائح لتحسين الأداء في الوقت الفعلي.

1- إعداد أداة رصد الرمز الشريطي

إذا عرفت تنسيقات الرموز الشريطية التي تتوقّع قراءتها، يمكنك تحسين سرعة أداة رصد الرمز الشريطي من خلال ضبطها لرصد هذه التنسيقات فقط.

على سبيل المثال، لاكتشاف رمز Aztec ورموز الاستجابة السريعة فقط، يمكنك إنشاء عنصر FirebaseVisionBarcodeDetectorOptions كما في المثال التالي:

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()

التنسيقات التالية متاحة:

  • الرمز 128 (FORMAT_CODE_128)
  • الرمز 39 (FORMAT_CODE_39)
  • الرمز 93 (FORMAT_CODE_93)
  • الكودابار (FORMAT_CODABAR)
  • رقم EAN-13 (FORMAT_EAN_13)
  • رقم EAN-8 (FORMAT_EAN_8)
  • ITF (FORMAT_ITF)
  • الرمز العالمي للمنتج (UPC)-A (FORMAT_UPC_A)
  • الرمز العالمي للمنتج (UPC)-E (FORMAT_UPC_E)
  • رمز الاستجابة السريعة (FORMAT_QR_CODE)
  • PDF417 (FORMAT_PDF417)
  • أزتيك (FORMAT_AZTEC)
  • مصفوفة البيانات (FORMAT_DATA_MATRIX)

2- تشغيل أداة رصد الرموز الشريطية

للتعرّف على الرموز الشريطية في صورة، أنشِئ عنصر FirebaseVisionImage من Bitmap أو media.Image أو ByteBuffer أو مصفوفة بايت أو ملف على الجهاز. أدخِل بعد ذلك الكائن FirebaseVisionImage في طريقة detectInImage الخاصة بـ FirebaseVisionBarcodeDetector.

  1. أنشئ عنصر FirebaseVisionImage من صورتك.

    • لإنشاء كائن FirebaseVisionImage من كائن media.Image، كما هو الحال عند التقاط صورة من كاميرا الجهاز، مرِّر الكائن media.Image وتدوير الصورة إلى FirebaseVisionImage.fromMediaImage().

      إذا كنت تستخدم مكتبة CameraX، ستحسب الفئتان OnImageCapturedListener وImageAnalysis.Analyzer قيمة التدوير نيابةً عنك، لذا ما عليك سوى تحويل درجة التدوير إلى أحد ثوابت ROTATION_ في ML Kit قبل طلب 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
            // ...
        }
    }
}

      إذا لم تكن تستخدم مكتبة كاميرات تتيح لك تدوير الصورة، يمكنك احتسابها من خلال دوران الجهاز واتجاه أداة استشعار الكاميرا في الجهاز:

      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

      بعد ذلك، مرِّر الكائن media.Image وقيمة التدوير إلى FirebaseVisionImage.fromMediaImage():

      Java

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

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
      VisionImage.kt
    • لإنشاء كائن FirebaseVisionImage من معرّف موارد منتظم (URI) لملف، مرِّر سياق التطبيق ومعرّف الموارد المنتظم (URI) للملف إلى FirebaseVisionImage.fromFilePath(). ويكون هذا الإجراء مفيدًا عند استخدام هدف ACTION_GET_CONTENT لتطلب من المستخدم اختيار صورة من تطبيق معرض الصور.

      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
    • لإنشاء عنصر FirebaseVisionImage من ByteBuffer أو مصفوفة بايت، يجب أولاً احتساب دوران الصورة على النحو الموضّح أعلاه في إدخال media.Image.

      بعد ذلك، أنشِئ عنصر FirebaseVisionImageMetadata يحتوي على ارتفاع الصورة وعرضها وتنسيق ترميز الألوان لها وتدويرها:

      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

      استخدِم المخزن المؤقت أو المصفوفة وكائن البيانات الوصفية لإنشاء كائن FirebaseVisionImage:

      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
    • لإنشاء كائن FirebaseVisionImage من كائن Bitmap:

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
      VisionImage.java

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
      VisionImage.kt
      يجب أن تكون الصورة التي يمثّلها الكائن Bitmap في وضع عمودي، بدون الحاجة إلى تدوير إضافي.

  2. الحصول على مثال FirebaseVisionBarcodeDetector:

    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)

  3. أخيرًا، ضع الصورة في طريقة detectInImage:

    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- الحصول على معلومات من الرموز الشريطية

إذا نجحت عملية التعرّف على الرمز الشريطي، سيتم تمرير قائمة بكائنات FirebaseVisionBarcode إلى مستمع الناجح. يمثّل كل عنصر FirebaseVisionBarcode رمزًا شريطيًا تم رصده في الصورة. يمكنك الحصول على إحداثيات الحدود الخاصة بكل رمز شريطي في الصورة التي تم إدخالها، فضلاً عن البيانات الأولية التي تم ترميزها بواسطة الرمز الشريطي. أيضًا، إذا تمكن كاشف الرمز الشريطي من تحديد نوع البيانات التي تم تشفيرها بواسطة الرمز الشريطي، فيمكنك الحصول على كائن يحتوي على بيانات تم تحليلها.

على سبيل المثال:

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
        }
    }
}

نصائح لتحسين الأداء في الوقت الفعلي

إذا أردت مسح الرموز الشريطية ضوئيًا في تطبيق في الوقت الفعلي، اتّبِع هذه الإرشادات لتحقيق أفضل معدّلات عرض إطارات:

  • لا تلتقط مدخلاً بدرجة الدقة الأصلية للكاميرا. في بعض الأجهزة، يؤدي التقاط الإدخالات بالدقة الأصلية إلى إنشاء صور كبيرة جدًا (بحجم +10 ميغابكسل)، ما يؤدي إلى وقت استجابة ضعيف جدًا بدون الفائدة من الدقة. بدلاً من ذلك، اطلب فقط من الكاميرا المقاس المطلوب لاكتشاف الرمز الشريطي، ألا يكون عادةً أكثر من 2 ميغابكسل.

    إذا كانت سرعة المسح الضوئي مهمة، يمكنك تقليل درجة دقة التقاط الصورة أكثر. مع ذلك، يجب الانتباه إلى الحدّ الأدنى لمتطلبات حجم الرمز الشريطي الموضّحة أعلاه.

  • التحكُّم في المكالمات الواردة إلى أداة الرصد. إذا أصبح إطار فيديو جديد متاحًا أثناء تشغيل أداة الرصد، أفلِت الإطار.
  • إذا كنت تستخدم ناتج أداة الرصد لتركيب رسومات على الصورة التي تم إدخالها، يمكنك أولاً الحصول على النتيجة من ML Kit، ثم عرض الصورة والمحتوى الذي يظهر على سطح الصورة في خطوة واحدة. ومن خلال إجراء ذلك، ستظهر على سطح الشاشة مرة واحدة فقط لكل إطار إدخال.

  • في حال استخدام واجهة برمجة التطبيقات Camera2 API، يمكنك التقاط صور بتنسيق ImageFormat.YUV_420_888.

    في حال استخدام واجهة برمجة التطبيقات للكاميرا القديمة، يمكنك التقاط صور بتنسيق ImageFormat.NV21.