Barkodları tanımak ve kodunu çözmek için ML Kit'i kullanabilirsiniz.
Deneyin
- Örnek uygulamayı kullanarak bu API'nin örnek kullanımını inceleyin.
Başlamadan önce
- Aşağıdaki ML Kit kapsüllerini Podfile'ınıza ekleyin:
pod 'GoogleMLKit/BarcodeScanning', '3.2.0'
. - Projenizin kapsüllerini yükledikten veya güncelledikten sonra
.xcworkspace
ML Kit, Xcode 12.4 veya sonraki sürümlerde desteklenir.
Giriş resmi kuralları
-
ML Kit'in barkodları doğru okuyabilmesi için giriş resimlerinde yeterli piksel verisiyle temsil edilen barkodlar.
Belirli piksel verisi gereksinimleri hem çok sayıda barkod olduğundan, barkodla birlikte kodlanan veri miktarı taşımayı destekler. Genellikle anlamlı olan en küçük barkodun birimi en az 2 piksel genişliğinde olmalı ve 2 piksel yüksekliğinde 2 boyutlu kodlar.
Örneğin, EAN-13 barkodları çubuklar ve boşluklardan oluşur. Bu boşluk 2, 3 veya 4 birim genişliğinde olduğundan EAN-13 barkod görüntüsünde ideal olarak çubuklar ve en az 2, 4, 6 ve 8 piksel genişliğinde boşluklar. Çünkü EAN-13 barkod toplam 95 birim genişliğinde, barkod en az 190 olmalıdır piksel genişliğinde.
PDF417 gibi daha yoğun biçimler için güvenli okumasını sağlayın. Örneğin, bir PDF417 kodunda en fazla 34 17 birim genişliğinde "kelimeler" bir satır olacak şekilde ekleyebilirsiniz. 1156 piksel genişliğinde.
-
Kötü bir resim odağı, tarama doğruluğunu etkileyebilir. Uygulamanız kabul edilebilir sonuçlar almak için kullanıcıdan resmi yeniden çekmesini isteyin.
-
Tipik uygulamalarda, daha yüksek bir Barkod üreten, 1280x720 veya 1920x1080 gibi çözünürlüklü bir resim uzak bir mesafeden taranabilir niteliktedir.
Ancak gecikmenin kritik olduğu uygulamalarda daha iyi daha düşük çözünürlükte çekerek daha iyi performans giriş resminin büyük kısmını barkod oluşturur. Şunlara da bakabilirsiniz: Gerçek zamanlı performansı iyileştirmeye yönelik ipuçları.
1. Barkod tarayıcıyı yapılandırın
Hangi barkod biçimlerini okumayı beklediğinizi bilirseniz hızı artırabilirsiniz tarayıcıyı yalnızca bu biçimleri tarayacak şekilde yapılandırabilirsiniz.Örneğin, sadece Aztek kodunu ve QR kodlarını taramak için bir
Şu anki BarcodeScannerOptions
nesnesi
şu örneği inceleyin:
Swift
let format = .all let barcodeOptions = BarcodeScannerOptions(formats: format)
Aşağıdaki biçimler desteklenir:
- code128
- code39
- code93
- codaBar
- dataMatrix
- EAN13
- EAN8
- ITF
- qrCode
- UPCA
- UPCE
- PDF417
- Aztec
Objective-C
MLKBarcodeScannerOptions *options = [[MLKBarcodeScannerOptions alloc] initWithFormats: MLKBarcodeFormatQRCode | MLKBarcodeFormatAztec];
Aşağıdaki biçimler desteklenir:
- Kod-128 (
MLKBarcodeFormatCode128
) - Kod-39 (
MLKBarcodeFormatCode39
) - Kod-93 (
MLKBarcodeFormatCode93
) - Kodabar (
MLKBarcodeFormatCodaBar
) - Veri Matrisi (
MLKBarcodeFormatDataMatrix
) - EAN-13 (
MLKBarcodeFormatEAN13
) - EAN-8 (
MLKBarcodeFormatEAN8
) - ITF (
MLKBarcodeFormatITF
) - QR Kodu (
MLKBarcodeFormatQRCode
) - UPC-A (
MLKBarcodeFormatUPCA
) - UPC-E (
MLKBarcodeFormatUPCE
) - PDF-417 (
MLKBarcodeFormatPDF417
) - Aztek Kodu (
MLKBarcodeFormatAztec
)
2. Giriş resmini hazırlama
Bir resimdeki barkodları taramak için resmiUIImage
veya
BarcodeScanner
adlı kullanıcının process()
veya results(in:)
yönüne giden CMSampleBufferRef
treni
yöntem:
Bir VisionImage
nesnesi oluşturmak için UIImage
veya
CMSampleBuffer
.
UIImage
kullanıyorsanız şu adımları uygulayın:
UIImage
ile birVisionImage
nesnesi oluşturun. Doğru.orientation
değerini belirttiğinizden emin olun.Swift
let image = VisionImage(image: UIImage) visionImage.orientation = image.imageOrientation
Objective-C
MLKVisionImage *visionImage = [[MLKVisionImage alloc] initWithImage:image]; visionImage.orientation = image.imageOrientation;
CMSampleBuffer
kullanıyorsanız şu adımları uygulayın:
-
Belgenin
CMSampleBuffer
Resmin yönünü öğrenmek için:
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; } }
- Şu komutu kullanarak bir
VisionImage
nesnesi oluşturun:CMSampleBuffer
nesne ve yön: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. BarcodeScanner'ın bir örneğini alın
BarcodeScanner
öğesinin bir örneğini alın:
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. Resmi işleyin
Ardından resmiprocess()
yöntemine iletin:
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. Barkodlardan bilgi al
Barkod tarama işlemi başarılı olursa tarayıcı bir diziBarcode
nesne algılandı. Her Barcode
nesnesi bir
barkodu kullanabilirsiniz. Her barkod için
giriş görüntüsündeki sınırlayıcı koordinatların yanı sıra
barkodu görürsünüz. Ayrıca, barkod tarayıcısı veri türünü
tarafından kodlanırsa ayrıştırılmış veri içeren bir nesne alabilirsiniz.
Örneğin:
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; } }
Gerçek zamanlı performansı iyileştirmeye yönelik ipuçları
Barkodları gerçek zamanlı bir uygulamada taramak istiyorsanız aşağıdaki talimatları uygulayın:
-
Kameranın doğal çözünürlüğünde giriş yakalamayın. Bazı cihazlarda yerel çözünürlükte giriş yakalamak çok büyük (10+ megapiksel) resimler, hiçbir yararı olmadan çok düşük gecikme emin olun. Bunun yerine, kameradan yalnızca gerekli boyutu isteyin (genellikle 2 megapikselden yüksek değildir).
Adlandırılmış yakalama oturumu hazır ayarları:
AVCaptureSessionPresetDefault
,AVCaptureSessionPresetLow
AVCaptureSessionPresetMedium
, gibi) kullanılması önerilmez. Aksi takdirde, bazı cihazlarda uygun olmayan çözünürlükler sunar. Bunun yerine, kullandığınız hazır ayarları kullanarakAVCaptureSessionPreset1280x720
gibi.Tarama hızı önemliyse yakalanan görüntüyü daha da düşürebilirsiniz belirler. Ancak barkodla ilgili minimum boyut gereksinimlerini de göz önünde bulundurun. kontrol edin.
Bir akış dizisindeki barkodları tanımaya çalışıyorsanız tanıyıcı, kareden kareye veya kareye çerçeve. Aynı sayıda ardışık düzeni elde edene kadar değerini belirlemektir.
Denetim Toplamı basamağı, ITF ve CODE-39 için desteklenmiyor.
- Video karelerini işlemek için algılayıcının
results(in:)
eşzamanlı API'sini kullanın. Telefonla aramaAVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate
İlgili videodan eşzamanlı olarak sonuç almak içincaptureOutput(_, didOutput:from:)
işlevi çerçeve. saklaAVCaptureVideoDataOutput
adlı kullanıcının Algılayıcıya yapılan çağrıları kısmak içintrue
olarakalwaysDiscardsLateVideoFrames
. Yeni bir Video karesi, algılayıcı çalışırken kullanılabilir hale gelir ve algılanmaz. - Algılayıcının çıkışını, üzerine grafik yerleştirmek için giriş görüntüsünü kullanın, önce ML Kit'ten sonucu alın ve ardından görüntüyü oluşturun tek bir adımda yapabilirsiniz. Bu şekilde, oluşturduğunuz öğeleri ekran yüzeyinde işlenen her giriş çerçevesi için yalnızca bir kez. Bkz. updatePreviewOverlayViewWithLastFrame ML Kit hızlı başlangıç örneğine göz atın.