使用机器学习套件扫描条形码 (iOS)

您可以使用机器学习套件识别条形码并对其进行解码。

准备工作

如果您尚未将 Firebase 添加到自己的应用中，请按照入门指南中的步骤执行此操作。
在 Podfile 中添加机器学习套件库：
```
pod 'Firebase/MLVision'
pod 'Firebase/MLVisionBarcodeModel'
```
在安装或更新项目的 Pod 之后，请务必使用 Xcode 项目的 .xcworkspace 打开该项目。
在您的应用中导入 Firebase：
Swift
```
import Firebase
```
Objective-C
```
@import Firebase;
```

输入图片指南

为了使机器学习套件准确读取条形码，输入图片必须包含由足够像素数据表示的条形码。

具体像素数据要求取决于条形码的类型和其中编码的数据量（因为大多数条形码支持可变长度载荷）。一般而言，条形码的最小有效单元应至少为 2 像素宽（对于二维码，还应至少为 2 像素高）。

例如，EAN-13 条形码由宽度为 1、2、3 或 4 个单元的柱形和空格组成，因此，理想的 EAN-13 条形码图片应具有宽度至少为 2、4、6 和 8 像素的柱形和空格。由于一个 EAN-13 条形码的总宽度为 95 个单元，因此该条形码的宽度应至少为 190 像素。

更密集的格式（如 PDF417）需要更大的像素尺寸，这样机器学习套件才能可靠地读取。例如，一个 PDF417 码在一行中最多可包含 34 个 17 单元宽的“单词”，理想状态下其宽度至少为 1156 像素。
图片聚焦不良会影响扫描准确性。如果您无法获得满意的结果，请尝试让用户重新捕获图片。
对于典型应用情况，建议提供分辨率较高的图片（例如 1280x720 或 1920x1080），以便在距离镜头较远的位置检测到条形码。

但是，在延迟时间至关重要的应用中，您可以通过以较低分辨率捕获图片来提高性能，但要求条形码构成输入图片的主要部分。另请参阅提高实时性能的相关提示。

1.配置条形码检测器

如果您知道自己要读取哪些条形码格式，则可以将条形码检测器配置为仅检测这些格式，从而加快条形码检测器的速度。

例如，如需仅检测 Aztec 码和 QR 码，请按照以下示例构建 VisionBarcodeDetectorOptions 对象：

Swift

let format = VisionBarcodeFormat.all
let barcodeOptions = VisionBarcodeDetectorOptions(formats: format)

可支持以下格式：

Code128
Code39
Code93
CodaBar
EAN13
EAN8
ITF
UPCA
UPCE
QRCode
PDF417
Aztec
DataMatrix

Objective-C

FIRVisionBarcodeDetectorOptions *options =
    [[FIRVisionBarcodeDetectorOptions alloc]
     initWithFormats: FIRVisionBarcodeFormatQRCode | FIRVisionBarcodeFormatAztec];

可支持以下格式：

Code 128 (FIRVisionBarcodeFormatCode128)
Code 39 (FIRVisionBarcodeFormatCode39)
Code 93 (FIRVisionBarcodeFormatCode93)
Codabar (FIRVisionBarcodeFormatCodaBar)
EAN-13 (FIRVisionBarcodeFormatEAN13)
EAN-8 (FIRVisionBarcodeFormatEAN8)
ITF (FIRVisionBarcodeFormatITF)
UPC-A (FIRVisionBarcodeFormatUPCA)
UPC-E (FIRVisionBarcodeFormatUPCE)
QR 码 (FIRVisionBarcodeFormatQRCode)
PDF417 (FIRVisionBarcodeFormatPDF417)
Aztec (FIRVisionBarcodeFormatAztec)
Data Matrix (FIRVisionBarcodeFormatDataMatrix)

2.运行条形码检测器

如需扫描图片中的条形码，请将图片作为 UIImage 或 CMSampleBufferRef 传递给 VisionBarcodeDetector 的 detect(in:) 方法：

获取 VisionBarcodeDetector 的一个实例：

Swift

lazy var vision = Vision.vision()

let barcodeDetector = vision.barcodeDetector(options: barcodeOptions)

Objective-C

FIRVision *vision = [FIRVision vision];
FIRVisionBarcodeDetector *barcodeDetector = [vision barcodeDetector];
// Or, to change the default settings:
// FIRVisionBarcodeDetector *barcodeDetector =
//     [vision barcodeDetectorWithOptions:options];

使用 UIImage 或 CMSampleBufferRef 创建一个 VisionImage 对象。

如需使用 UIImage，请按以下步骤操作：

在必要时旋转图片，以使其 imageOrientation 属性为 .up。
使用方向正确的 UIImage 创建一个 VisionImage 对象。不要指定任何旋转方式元数据，必须使用默认值 .topLeft。
Swift
```
let image = VisionImage(image: uiImage)
```
Objective-C
```
FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithImage:uiImage];
```

如需使用 CMSampleBufferRef，请按以下步骤操作：

创建一个 VisionImageMetadata 对象，用其指定 CMSampleBufferRef 缓冲区中所含图片数据的方向。

如需获取图片方向，请运行以下代码：

Swift

func imageOrientation(
    deviceOrientation: UIDeviceOrientation,
    cameraPosition: AVCaptureDevice.Position
    ) -> VisionDetectorImageOrientation {
    switch deviceOrientation {
    case .portrait:
        return cameraPosition == .front ? .leftTop : .rightTop
    case .landscapeLeft:
        return cameraPosition == .front ? .bottomLeft : .topLeft
    case .portraitUpsideDown:
        return cameraPosition == .front ? .rightBottom : .leftBottom
    case .landscapeRight:
        return cameraPosition == .front ? .topRight : .bottomRight
    case .faceDown, .faceUp, .unknown:
        return .leftTop
    }
}

Objective-C

- (FIRVisionDetectorImageOrientation)
    imageOrientationFromDeviceOrientation:(UIDeviceOrientation)deviceOrientation
                           cameraPosition:(AVCaptureDevicePosition)cameraPosition {
  switch (deviceOrientation) {
    case UIDeviceOrientationPortrait:
      if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationLeftTop;
      } else {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationRightTop;
      }
    case UIDeviceOrientationLandscapeLeft:
      if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationBottomLeft;
      } else {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationTopLeft;
      }
    case UIDeviceOrientationPortraitUpsideDown:
      if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationRightBottom;
      } else {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationLeftBottom;
      }
    case UIDeviceOrientationLandscapeRight:
      if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationTopRight;
      } else {
        return FIRVisionDetectorImageOrientationBottomRight;
      }
    default:
      return FIRVisionDetectorImageOrientationTopLeft;
  }
}

然后，创建元数据对象：

Swift

let cameraPosition = AVCaptureDevice.Position.back  // Set to the capture device you used.
let metadata = VisionImageMetadata()
metadata.orientation = imageOrientation(
    deviceOrientation: UIDevice.current.orientation,
    cameraPosition: cameraPosition
)

Objective-C

FIRVisionImageMetadata *metadata = [[FIRVisionImageMetadata alloc] init];
AVCaptureDevicePosition cameraPosition =
    AVCaptureDevicePositionBack;  // Set to the capture device you used.
metadata.orientation =
    [self imageOrientationFromDeviceOrientation:UIDevice.currentDevice.orientation
                                 cameraPosition:cameraPosition];

使用 CMSampleBufferRef 对象和旋转方式元数据创建一个 VisionImage 对象：

Swift

let image = VisionImage(buffer: sampleBuffer)
image.metadata = metadata

Objective-C

FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithBuffer:sampleBuffer];
image.metadata = metadata;

然后，将图片传递给 detect(in:) 方法：

Swift

barcodeDetector.detect(in: visionImage) { features, error in
  guard error == nil, let features = features, !features.isEmpty else {
    // ...
    return
  }

  // ...
}

Objective-C

[barcodeDetector detectInImage:image
                    completion:^(NSArray<FIRVisionBarcode *> *barcodes,
                                 NSError *error) {
  if (error != nil) {
    return;
  } else if (barcodes != nil) {
    // Recognized barcodes
    // ...
  }
}];

3. 从条形码中获取信息

如果条形码识别操作成功，则检测器会返回一组 VisionBarcode 对象。每个 VisionBarcode 对象代表一个在图片中检测到的条形码。对于每个条形码，您可以获取它在输入图片中的边界坐标以及由条形码编码的原始数据。此外，如果条形码检测器能够确定条形码编码的数据类型，您还可获取一个包含已解析数据的对象。

例如：

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

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

   FIRVisionBarcodeValueType valueType = barcode.valueType;
   switch (valueType) {
     case FIRVisionBarcodeValueTypeWiFi:
       // ssid = barcode.wifi.ssid;
       // password = barcode.wifi.password;
       // encryptionType = barcode.wifi.type;
       break;
     case FIRVisionBarcodeValueTypeURL:
       // url = barcode.URL.url;
       // title = barcode.URL.title;
       break;
     // ...
     default:
       break;
   }
 }

提高实时性能的相关提示

如果要在实时应用中扫描条形码，请遵循以下准则以实现最佳帧速率：

请勿以相机的原始分辨率捕获输入内容。在某些设备上，以原始分辨率捕获输入内容会产生超大（超过 1,000 万像素）的图片，导致超长的延迟时间，而且对精确度没有任何益处。相反，应该仅从相机中选择检测条形码所需的图片尺寸：通常不超过 200 万像素。

不过，不推荐使用指定的捕获会话预设（AVCaptureSessionPresetDefault、AVCaptureSessionPresetLow、AVCaptureSessionPresetMedium 等），因为它们可能映射到某些设备上不合适的分辨率。但是，可以使用特定预设，如 AVCaptureSessionPreset1280x720。

如果扫描速度很重要，可以进一步降低图片捕获分辨率。不过，请牢记上面列出的最低条形码尺寸要求。
限制检测器的调用次数。如果在检测器运行时有新的视频帧可用，请丢弃该帧。
如果要将检测器的输出作为图形叠加在输入图片上，请先从机器学习套件获取结果，然后在一个步骤中完成图片的呈现和叠加。采用这一方法，每个输入帧只需在显示表面呈现一次。如需查看示例，请参阅示例应用中的 previewOverlayView 和 FIRDetectionOverlayView 类。