Android पर ML किट से बारकोड स्कैन करना

संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.

आप बारकोड की पहचान करने और उन्हें डिकोड करने के लिए, एमएल किट का इस्तेमाल कर सकते हैं.

बारकोड स्कैनिंग को दो तरीकों से इंटिग्रेट किया जा सकता है: मॉडल को अपने ऐप्लिकेशन के हिस्से के तौर पर बंडल करके या Google Play सेवाओं पर निर्भर अनबंडल किए गए मॉडल का इस्तेमाल करके. अगर आप बंडल नहीं किए गए मॉडल को चुनते हैं, तो आपका ऐप्लिकेशन छोटा हो जाएगा. ज़्यादा जानकारी के लिए यह टेबल देखें.

सुविधाबंडल नहीं किया गयाबंडल किए गए
लागू करनामॉडल Google Play सेवाओं से डाइनैमिक तौर पर डाउनलोड किया जाता है.मॉडल, स्टैटिक तरीके से आपके ऐप्लिकेशन से बिल्ड टाइम पर जुड़ा होता है.
ऐप्लिकेशन का साइज़करीब 600 केबी साइज़ की बढ़ोतरी.करीब 3.2 एमबी का साइज़ बढ़ जाता है.
शुरू होने का समयहो सकता है कि पहली बार इस्तेमाल करने से पहले, मॉडल को डाउनलोड करने के लिए इंतज़ार करना पड़े.मॉडल तुरंत उपलब्ध है.

शुरू करने से पहले

  1. अपने प्रोजेक्ट-लेवल की build.gradle फ़ाइल में, पक्का करें कि आपके buildscript और allprojects, दोनों सेक्शन में Google's Maven का डेटा स्टोर करने की जगह शामिल की गई हो.

  2. अपने मॉड्यूल की ऐप-लेवल ग्रेडल फ़ाइल पर एमएल किट Android लाइब्रेरी के लिए डिपेंडेंसी जोड़ें, जो आम तौर पर app/build.gradle होती है. अपनी ज़रूरतों के हिसाब से, इनमें से कोई एक डिपेंडेंसी चुनें:

    अपने ऐप्लिकेशन के साथ मॉडल को बंडल करने के लिए:

    dependencies {
      // ...
      // Use this dependency to bundle the model with your app
      implementation 'com.google.mlkit:barcode-scanning:17.0.2'
    }
    

    Google Play सेवाओं में मॉडल का इस्तेमाल करने के लिए:

    dependencies {
      // ...
      // Use this dependency to use the dynamically downloaded model in Google Play Services
      implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-barcode-scanning:18.1.0'
    }
    
  3. अगर आप Google Play सेवाओं में मॉडल का इस्तेमाल करने का विकल्प चुनते हैं, तो आप Play स्टोर से अपना ऐप्लिकेशन इंस्टॉल हो जाने के बाद, ऐप्लिकेशन को अपने डिवाइस पर अपने-आप डाउनलोड करने के लिए कॉन्फ़िगर कर सकते हैं. ऐसा करने के लिए, अपने ऐप्लिकेशन की AndroidManifest.xml फ़ाइल में यह एलान जोड़ें:

    <application ...>
          ...
          <meta-data
              android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES"
              android:value="barcode" >
          <!-- To use multiple models: android:value="barcode,model2,model3" -->
    </application>
    

    मॉडल की उपलब्धता की जानकारी को साफ़ तौर पर देखा जा सकता है. साथ ही, Google Play सेवाओं ModuleInstallClient API की मदद से, डाउनलोड का अनुरोध भी किया जा सकता है.

    अगर इंस्टॉल के समय मॉडल डाउनलोड करने की सुविधा चालू नहीं की जाती या अश्लील डाउनलोड का अनुरोध नहीं किया जाता है, तो पहली बार स्कैनर चलाने पर मॉडल डाउनलोड हो जाता है. डाउनलोड पूरा होने से पहले किए गए अनुरोधों का कोई नतीजा नहीं मिलता.

इनपुट इमेज के लिए दिशा-निर्देश

  • एमएल किट पर सही तरीके से बारकोड को पढ़ने के लिए, इनपुट इमेज में ऐसे बारकोड होने चाहिए जिन्हें ज़रूरी पिक्सल डेटा की मदद से दिखाया गया हो.

    पिक्सल डेटा की ज़रूरी शर्तें, बारकोड और टाइप किए गए डेटा, दोनों पर निर्भर करती हैं. ऐसा इसलिए होता है, क्योंकि कई बारकोड वैरिएबल पेलोड का इस्तेमाल करते हैं. आम तौर पर, बारकोड की सबसे छोटी, काम की इकाई कम से कम दो पिक्सल चौड़ी होनी चाहिए और दो डाइमेंशन वाले कोड के लिए, दो पिक्सल की लंबाई होनी चाहिए.

    उदाहरण के लिए, EAN-13 बारकोड में 1, 2, 3 या 4 यूनिट वाले बार और स्पेस होते हैं. इसलिए, EAN-13 बारकोड इमेज में कम से कम 2, 4, 6, और 8 पिक्सल चौड़ी और खाली जगह होती है. EAN-13 का बारकोड कुल 95 यूनिट का होता है, इसलिए बारकोड की चौड़ाई कम से कम 190 पिक्सल होनी चाहिए.

    डेनस फ़ॉर्मैट, जैसे कि PDF417 को एमएल किट की जानकारी के लिए, ज़्यादा पिक्सल डाइमेंशन की ज़रूरत होती है. उदाहरण के लिए, PDF417 कोड में एक पंक्ति में ज़्यादा से ज़्यादा 34 17 इकाई की चौड़ाई और कोटेशन के बीच शब्द और कोट हो सकते हैं. आम तौर पर, यह चौड़ाई कम से कम 1156 पिक्सल होनी चाहिए.

  • इमेज का फ़ोकस खराब होने से, स्कैन करने के नतीजे पर असर पड़ सकता है. अगर आपके ऐप्लिकेशन को स्वीकार किए गए नतीजे नहीं मिल रहे हैं, तो उपयोगकर्ता से इमेज को फिर से लोड करने के लिए कहें.

  • आम तौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले ऐप्लिकेशन के लिए, ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन वाली इमेज (जैसे कि 1280x720 या 1920x1080) देने की सलाह दी जाती है. ऐसा करने से, बारकोड दूर से स्कैन किए जा सकते हैं.

    हालांकि, जिन ऐप्लिकेशन में इंतज़ार का समय अहम होता है उनमें परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने के लिए, कम रिज़ॉल्यूशन वाली इमेज कैप्चर की जा सकती हैं. हालांकि, इनपुट के लिए ज़्यादातर बार बारकोड की ज़रूरत होती है. रीयल-टाइम परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने के लिए सलाह भी देखें.

1. बारकोड स्कैनर को कॉन्फ़िगर करें

अगर आपको पता है कि आपको कौनसे बारकोड फ़ॉर्मैट में पढ़ने की उम्मीद है, तो आप सिर्फ़ उन फ़ॉर्मैट की पहचान करने के लिए, बारकोड डिटेक्टर को कॉन्फ़िगर करके उसकी स्पीड बढ़ा सकते हैं.

उदाहरण के लिए, सिर्फ़ ऐज़टेक कोड और क्यूआर कोड का पता लगाने के लिए, नीचे दिए गए उदाहरण की तरह, BarcodeScannerOptions ऑब्जेक्ट बनाएं:

Kotlin

val options = BarcodeScannerOptions.Builder()
        .setBarcodeFormats(
                Barcode.FORMAT_QR_CODE,
                Barcode.FORMAT_AZTEC)
        .build()

Java

BarcodeScannerOptions options =
        new BarcodeScannerOptions.Builder()
        .setBarcodeFormats(
                Barcode.FORMAT_QR_CODE,
                Barcode.FORMAT_AZTEC)
        .build();

नीचे दिए गए फ़ॉर्मैट काम करते हैं:

  • कोड 128 (FORMAT_CODE_128)
  • कोड 39 (FORMAT_CODE_39)
  • कोड 93 (FORMAT_CODE_93)
  • कोडाबार (FORMAT_CODABAR)
  • ईएएन-13 (FORMAT_EAN_13)
  • ईएएन-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. इनपुट इमेज तैयार करें

किसी इमेज में बारकोड पहचानने के लिए, Bitmap, media.Image, ByteBuffer, बाइट कलेक्शन या डिवाइस पर मौजूद किसी फ़ाइल से InputImage ऑब्जेक्ट बनाएं. इसके बाद, InputImage ऑब्जेक्ट को BarcodeScanner's process तरीके से पास करें.

अलग-अलग सोर्स से InputImage ऑब्जेक्ट बनाया जा सकता है. हर ऑब्जेक्ट के बारे में यहां बताया गया है.

media.Image का इस्तेमाल करके

media.Image ऑब्जेक्ट से InputImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, जैसे जब आप किसी डिवाइस के कैमरे से इमेज कैप्चर करते हैं, तो media.Image ऑब्जेक्ट और इमेज के व्यू को InputImage.fromMediaImage() पर घुमाएं.

अगर आप CameraX लाइब्रेरी का इस्तेमाल करते हैं, तो OnImageCapturedListener और ImageAnalysis.Analyzer क्लास आपके लिए रोटेशन वैल्यू का हिसाब लगाती हैं.

Kotlin

private class YourImageAnalyzer : ImageAnalysis.Analyzer {

    override fun analyze(imageProxy: ImageProxy) {
        val mediaImage = imageProxy.image
        if (mediaImage != null) {
            val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, imageProxy.imageInfo.rotationDegrees)
            // Pass image to an ML Kit Vision API
            // ...
        }
    }
}

Java

private class YourAnalyzer implements ImageAnalysis.Analyzer {

    @Override
    public void analyze(ImageProxy imageProxy) {
        Image mediaImage = imageProxy.getImage();
        if (mediaImage != null) {
          InputImage image =
                InputImage.fromMediaImage(mediaImage, imageProxy.getImageInfo().getRotationDegrees());
          // Pass image to an ML Kit Vision API
          // ...
        }
    }
}

अगर आप ऐसी कैमरा लाइब्रेरी का इस्तेमाल नहीं करते हैं जो आपको इमेज और इमेज की घुमाव डिग्री देती है, तो आप डिवाइस की मदद से, डिवाइस की कैमरा डिग्री और कैमरे के सेंसर की ओरिएंटेशन का पता लगा सकते हैं:

Kotlin

private val ORIENTATIONS = SparseIntArray()

init {
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 0)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 90)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 180)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 270)
}

/**
 * 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, isFrontFacing: Boolean): 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)

    // Get the device's sensor orientation.
    val cameraManager = activity.getSystemService(CAMERA_SERVICE) as CameraManager
    val sensorOrientation = cameraManager
            .getCameraCharacteristics(cameraId)
            .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION)!!

    if (isFrontFacing) {
        rotationCompensation = (sensorOrientation + rotationCompensation) % 360
    } else { // back-facing
        rotationCompensation = (sensorOrientation - rotationCompensation + 360) % 360
    }
    return rotationCompensation
}

Java

private static final SparseIntArray ORIENTATIONS = new SparseIntArray();
static {
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 0);
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 90);
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 180);
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 270);
}

/**
 * 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, boolean isFrontFacing)
        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);

    // Get the device's sensor orientation.
    CameraManager cameraManager = (CameraManager) activity.getSystemService(CAMERA_SERVICE);
    int sensorOrientation = cameraManager
            .getCameraCharacteristics(cameraId)
            .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION);

    if (isFrontFacing) {
        rotationCompensation = (sensorOrientation + rotationCompensation) % 360;
    } else { // back-facing
        rotationCompensation = (sensorOrientation - rotationCompensation + 360) % 360;
    }
    return rotationCompensation;
}

इसके बाद, media.Image ऑब्जेक्ट और रोटेशन डिग्री वैल्यू को InputImage.fromMediaImage() पर पास करें:

Kotlin

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)

Java

InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);

फ़ाइल यूआरआई का इस्तेमाल करना

फ़ाइल यूआरआई से InputImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, ऐप्लिकेशन कॉन्टेक्स्ट और फ़ाइल यूआरआई को InputImage.fromFilePath() में पास करें. यह तब फ़ायदेमंद होता है, जब आप ACTION_GET_CONTENT इंटेंट का इस्तेमाल करके, उपयोगकर्ता को उनकी गैलरी के ऐप्लिकेशन से कोई इमेज चुनने के लिए कहते हैं.

Kotlin

val image: InputImage
try {
    image = InputImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}

Java

InputImage image;
try {
    image = InputImage.fromFilePath(context, uri);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

ByteBuffer या ByteArray का इस्तेमाल करके

InputImage ऑब्जेक्ट को ByteBuffer या ByteArray से बनाने के लिए, पहले इमेज रोटेशन का हिसाब लगाएं, जैसा कि media.Image इनपुट के लिए पहले बताया गया है. इसके बाद, बफ़र या अरे के साथ इमेज और # ऊंचाई, चौड़ाई, रंग एन्कोडिंग फ़ॉर्मैट, और घुमाव डिग्री के साथ InputImage ऑब्जेक्ट बनाएं:

Kotlin

val image = InputImage.fromByteBuffer(
        byteBuffer,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)
// Or:
val image = InputImage.fromByteArray(
        byteArray,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)

Java

InputImage image = InputImage.fromByteBuffer(byteBuffer,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);
// Or:
InputImage image = InputImage.fromByteArray(
        byteArray,
        /* image width */480,
        /* image height */360,
        rotation,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);

Bitmap का इस्तेमाल करके

Bitmap ऑब्जेक्ट से InputImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, यह एलान करें:

Kotlin

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)

Java

InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);

इमेज को घूमने के डिग्री के साथ Bitmap ऑब्जेक्ट से दिखाया जाता है.

3. BarcodeScanner का इंस्टेंस पाएं

Kotlin

val scanner = BarcodeScanning.getClient()
// Or, to specify the formats to recognize:
// val scanner = BarcodeScanning.getClient(options)

Java

BarcodeScanner scanner = BarcodeScanning.getClient();
// Or, to specify the formats to recognize:
// BarcodeScanner scanner = BarcodeScanning.getClient(options);

4. इमेज को प्रोसेस करें

इमेज को process तरीके से पास करें:

Kotlin

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

Java

Task<List<Barcode>> result = scanner.process(image)
        .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<List<Barcode>>() {
            @Override
            public void onSuccess(List<Barcode> barcodes) {
                // Task completed successfully
                // ...
            }
        })
        .addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
            @Override
            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                // Task failed with an exception
                // ...
            }
        });

5. बारकोड से जानकारी पाएं

अगर बारकोड की पहचान करने वाली कार्रवाई पूरी हो जाती है, तो Barcode ऑब्जेक्ट की सूची, लिसनर में शामिल की जाएगी. हर Barcode ऑब्जेक्ट उस बारकोड को दिखाता है जिसकी इमेज में पहचान की गई. हर बारकोड के लिए, आप इनपुट इमेज में उसके बाउंडिंग निर्देशांक और रॉ डेटा को बारकोड के ज़रिए एन्कोड कर सकते हैं. साथ ही, अगर बारकोड स्कैनर यह तय कर पाता है कि बारकोड के ज़रिए एन्कोड किया गया डेटा किस तरह का है, तो आपको पार्स किया गया डेटा वाला ऑब्जेक्ट मिलेगा.

उदाहरण के लिए:

Kotlin

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) {
        Barcode.TYPE_WIFI -> {
            val ssid = barcode.wifi!!.ssid
            val password = barcode.wifi!!.password
            val type = barcode.wifi!!.encryptionType
        }
        Barcode.TYPE_URL -> {
            val title = barcode.url!!.title
            val url = barcode.url!!.url
        }
    }
}

Java

for (Barcode 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 Barcode.TYPE_WIFI:
            String ssid = barcode.getWifi().getSsid();
            String password = barcode.getWifi().getPassword();
            int type = barcode.getWifi().getEncryptionType();
            break;
        case Barcode.TYPE_URL:
            String title = barcode.getUrl().getTitle();
            String url = barcode.getUrl().getUrl();
            break;
    }
}

रीयल-टाइम परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने के लिए सलाह

अगर आपको रीयल-टाइम में बारकोड स्कैन करना है, तो सबसे सही फ़्रेम दर पाने के लिए इन दिशा-निर्देशों का पालन करें:

  • कैमरे के ओरिजनल रिज़ॉल्यूशन में इनपुट कैप्चर न करें. कुछ डिवाइसों पर, नेटिव रिज़ॉल्यूशन पर इनपुट कैप्चर करने से, बहुत बड़ी (10+ मेगापिक्सल) इमेज मिलती हैं. इस वजह से, इंतज़ार का समय बहुत कम होता है. इसके बजाय, बारकोड का पता लगाने के लिए, सिर्फ़ कैमरे से साइज़ की पुष्टि करें.

    अगर इमेज की स्कैनिंग ज़रूरी है, तो इमेज कैप्चर करने के रिज़ॉल्यूशन को कम किया जा सकता है. हालांकि, ऊपर बताए गए बारकोड साइज़ की कम से कम ज़रूरी शर्तों को ध्यान में रखें.

    अगर आपको स्ट्रीम करने वाले वीडियो के क्रम से बारकोड को पहचानने की कोशिश करनी है, तो आइडेंटिफ़ायर फ़्रेम से फ़्रेम पर अलग-अलग नतीजे दिखा सकता है. आपको तब तक इंतज़ार करना होगा, जब तक आपको एक ही वैल्यू की लगातार एक सीरीज़ नहीं मिलती. ऐसा तब तक करें, जब तक आपको यह पक्का न हो जाए कि आपको अच्छा नतीजा मिल रहा है.

    ITSM और CODE-39 के लिए Checksum अंक काम नहीं करता.

  • अगर Camera या camera2 एपीआई का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो पहचान करने वालों को थ्रॉटल करें. अगर पहचान करने वाले की सुविधा चालू होने पर, कोई नया वीडियो फ़्रेम उपलब्ध होता है, तो फ़्रेम को छोड़ दें. उदाहरण के लिए, क्विकस्टार्ट ऐप्लिकेशन में VisionProcessorBase क्लास देखें.
  • अगर आप CameraX एपीआई का इस्तेमाल करते हैं, तो पक्का करें कि बैकप्रेस रणनीति को डिफ़ॉल्ट वैल्यू ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST पर सेट किया गया है. यह गारंटी देता है कि एक बार में विश्लेषण के लिए सिर्फ़ एक इमेज डिलीवर की जाएगी. अगर एनालिस्ट के व्यस्त होने पर ज़्यादा इमेज बनाई जाती हैं, तो उन्हें अपने-आप छोड़ दिया जाएगा और उन्हें डिलीवरी के लिए सूची में नहीं रखा जाएगा. जब इमेज का विश्लेषण किया जा रहा हो, तो ImageProxy. Close() को कॉल करके बंद कर दिया जाता है. इसके बाद, अगली नई इमेज डिलीवर हो जाती है.
  • अगर आप इनपुट इमेज पर ग्राफ़िक दिखाने के लिए पहचानकर्ता का इस्तेमाल करते हैं, तो पहले एमएल किट से नतीजा पाएं. इसके बाद, एक ही चरण में इमेज और ओवरले को रेंडर करें. यह डिसप्ले के हर फ़्रेम के लिए, डिसप्ले प्लैटफ़ॉर्म को सिर्फ़ एक बार रेंडर करता है. उदाहरण के लिए, क्विकस्टार्ट ऐप्लिकेशन में CameraSourcePreview और GraphicOverlay क्लास देखें.
  • अगर आप Camera2 एपीआई का इस्तेमाल करते हैं, तो इमेज को ImageFormat.YUV_420_888 फ़ॉर्मैट में कैप्चर करें. अगर आप पुराने Camera API का इस्तेमाल करते हैं, तो इमेज को ImageFormat.NV21 फ़ॉर्मैट में कैप्चर करें.