Barkodları tanımak ve kodunu çözmek için ML Kit'i kullanabilirsiniz.
Sen başlamadan önce
- Firebase'i uygulamanıza henüz eklemediyseniz başlangıç kılavuzundaki adımları izleyerek bunu yapın.
- ML Kit kitaplıklarını Pod dosyanıza ekleyin:
pod 'Firebase/MLVision' pod 'Firebase/MLVisionBarcodeModel'
Projenizin Pod'larını yükledikten veya güncelledikten sonra, Xcode projenizi.xcworkspace
kullanarak açtığınızdan emin olun. - Uygulamanızda Firebase'i içe aktarın:
Süratli
import Firebase
Amaç-C
@import Firebase;
Giriş görseli yönergeleri
ML Kit'in barkodları doğru şekilde okuyabilmesi için giriş görüntülerinin yeterli piksel verileriyle temsil edilen barkodlar içermesi gerekir.
Belirli piksel veri gereksinimleri hem barkodun türüne hem de içinde kodlanan veri miktarına bağlıdır (çünkü çoğu barkod değişken uzunluklu bir veri yükünü destekler). Genel olarak barkodun en küçük anlamlı birimi en az 2 piksel genişliğinde (ve 2 boyutlu kodlar için 2 piksel yüksekliğinde) olmalıdır.
Örneğin, EAN-13 barkodları 1, 2, 3 veya 4 birim genişliğinde çubuklardan ve boşluklardan oluşur; dolayısıyla bir EAN-13 barkod görüntüsünde ideal olarak en az 2, 4, 6 ve 4 birim genişliğinde çubuklar ve boşluklar bulunur. 8 piksel genişliğinde. EAN-13 barkodu toplamda 95 birim genişliğinde olduğundan barkodun en az 190 piksel genişliğinde olması gerekir.
PDF417 gibi daha yoğun formatların, ML Kit'in bunları güvenilir bir şekilde okuyabilmesi için daha büyük piksel boyutlarına ihtiyacı vardır. Örneğin, bir PDF417 kodu tek bir satırda en fazla 34 adet 17 birim genişliğinde "kelime" içerebilir; bu ideal olarak en az 1156 piksel genişliğinde olacaktır.
Zayıf görüntü odağı tarama doğruluğuna zarar verebilir. Kabul edilebilir sonuçlar alamıyorsanız kullanıcıdan görüntüyü yeniden yakalamasını istemeyi deneyin.
Tipik uygulamalar için, barkodların kameradan daha uzak bir mesafeden algılanabilmesini sağlayan daha yüksek çözünürlüklü bir görüntünün (1280x720 veya 1920x1080 gibi) sağlanması önerilir.
Ancak gecikmenin kritik olduğu uygulamalarda, görüntüleri daha düşük çözünürlükte yakalayarak ancak barkodun giriş görüntüsünün çoğunluğunu oluşturmasını zorunlu kılarak performansı artırabilirsiniz. Ayrıca bkz . Gerçek zamanlı performansı artırmaya yönelik ipuçları .
1. Barkod dedektörünü yapılandırın
Hangi barkod formatlarını okumayı beklediğinizi biliyorsanız, barkod dedektörünü yalnızca bu formatları algılayacak şekilde yapılandırarak hızını artırabilirsiniz. Örneğin yalnızca Aztek kodunu ve QR kodlarını algılamak için aşağıdaki örnekte olduğu gibi bir VisionBarcodeDetectorOptions
nesnesi oluşturun:
Süratli
let format = VisionBarcodeFormat.all let barcodeOptions = VisionBarcodeDetectorOptions(formats: format)
Aşağıdaki formatlar desteklenmektedir:
- Kod128
- Kod39
- Kod93
- CodaBar
- EAN13
- EAN8
- ITF
- UPCA
- UPCE
- QR kod
- PDF417
- Aztek
- Veri matrisi
Amaç-C
FIRVisionBarcodeDetectorOptions *options = [[FIRVisionBarcodeDetectorOptions alloc] initWithFormats: FIRVisionBarcodeFormatQRCode | FIRVisionBarcodeFormatAztec];
Aşağıdaki formatlar desteklenmektedir:
- Kod 128 (
FIRVisionBarcodeFormatCode128
) - Kod 39 (
FIRVisionBarcodeFormatCode39
) - Kod 93 (
FIRVisionBarcodeFormatCode93
) - Codabar (
FIRVisionBarcodeFormatCodaBar
) - EAN-13 (
FIRVisionBarcodeFormatEAN13
) - EAN-8 (
FIRVisionBarcodeFormatEAN8
) - ITF (
FIRVisionBarcodeFormatITF
) - UPC-A (
FIRVisionBarcodeFormatUPCA
) - UPC-E (
FIRVisionBarcodeFormatUPCE
) - QR Kodu (
FIRVisionBarcodeFormatQRCode
) - PDF417 (
FIRVisionBarcodeFormatPDF417
) - Aztek (
FIRVisionBarcodeFormatAztec
) - Veri Matrisi (
FIRVisionBarcodeFormatDataMatrix
)
2. Barkod dedektörünü çalıştırın
Bir görüntüdeki barkodları taramak için görüntüyü birUIImage
veya CMSampleBufferRef
olarak VisionBarcodeDetector
detect(in:)
yöntemine iletin:-
VisionBarcodeDetector
örneğini alın:Süratli
lazy var vision = Vision.vision() let barcodeDetector = vision.barcodeDetector(options: barcodeOptions)
Amaç-C
FIRVision *vision = [FIRVision vision]; FIRVisionBarcodeDetector *barcodeDetector = [vision barcodeDetector]; // Or, to change the default settings: // FIRVisionBarcodeDetector *barcodeDetector = // [vision barcodeDetectorWithOptions:options];
UIImage
veyaCMSampleBufferRef
kullanarak birVisionImage
nesnesi oluşturun.Bir
UIImage
kullanmak için:- Gerekirse görüntüyü
imageOrientation
özelliği.up
olacak şekilde döndürün. - Doğru şekilde döndürülmüş
UIImage
kullanarak birVisionImage
nesnesi oluşturun. Herhangi bir döndürme meta verisi belirtmeyin; varsayılan değer olan.topLeft
kullanılmalıdır.Süratli
let image = VisionImage(image: uiImage)
Amaç-C
FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithImage:uiImage];
CMSampleBufferRef
kullanmak için:CMSampleBufferRef
arabelleğinde bulunan görüntü verilerinin yönünü belirten birVisionImageMetadata
nesnesi oluşturun.Görüntü yönünü elde etmek için:
Süratli
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 } }
Amaç-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; } }
Ardından meta veri nesnesini oluşturun:
Süratli
let cameraPosition = AVCaptureDevice.Position.back // Set to the capture device you used. let metadata = VisionImageMetadata() metadata.orientation = imageOrientation( deviceOrientation: UIDevice.current.orientation, cameraPosition: cameraPosition )
Amaç-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];
-
CMSampleBufferRef
nesnesini ve döndürme meta verilerini kullanarak birVisionImage
nesnesi oluşturun:Süratli
let image = VisionImage(buffer: sampleBuffer) image.metadata = metadata
Amaç-C
FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithBuffer:sampleBuffer]; image.metadata = metadata;
- Gerekirse görüntüyü
- Ardından görüntüyü
detect(in:)
yöntemine iletin:Süratli
barcodeDetector.detect(in: visionImage) { features, error in guard error == nil, let features = features, !features.isEmpty else { // ... return } // ... }
Amaç-C
[barcodeDetector detectInImage:image completion:^(NSArray<FIRVisionBarcode *> *barcodes, NSError *error) { if (error != nil) { return; } else if (barcodes != nil) { // Recognized barcodes // ... } }];
3. Barkodlardan bilgi alın
Barkod tanıma işlemi başarılı olursa dedektör bir diziVisionBarcode
nesnesi döndürür. Her VisionBarcode
nesnesi, görüntüde algılanan bir barkodu temsil eder. Her barkod için, giriş görüntüsündeki sınırlayıcı koordinatların yanı sıra barkod tarafından kodlanan ham verileri de alabilirsiniz. Ayrıca, barkod dedektörü barkod tarafından kodlanan verinin türünü belirleyebilirse ayrıştırılmış verileri içeren bir nesne elde edebilirsiniz.Örneğin:
Süratli
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 } }
Amaç-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; } }
Gerçek zamanlı performansı artırmaya yönelik ipuçları
Barkodları gerçek zamanlı bir uygulamada taramak istiyorsanız en iyi kare hızlarına ulaşmak için şu yönergeleri izleyin:
Girişi kameranın doğal çözünürlüğünde yakalamayın. Bazı cihazlarda, girdiyi doğal çözünürlükte yakalamak son derece büyük (10+ megapiksel) görüntüler üretir; bu da gecikmenin çok düşük olmasına ve doğruluk açısından hiçbir fayda sağlamamasına neden olur. Bunun yerine, kameradan yalnızca barkod tespiti için gereken boyutu isteyin: genellikle 2 megapikselden fazla değil.
Bununla birlikte, adlandırılmış yakalama oturumu ön ayarları (
AVCaptureSessionPresetDefault
,AVCaptureSessionPresetLow
,AVCaptureSessionPresetMedium
ve benzeri) bazı cihazlarda uygun olmayan çözünürlüklere eşlenebileceğinden önerilmez. Bunun yerineAVCaptureSessionPreset1280x720
gibi belirli ön ayarları kullanın.Tarama hızı önemliyse görüntü yakalama çözünürlüğünü daha da düşürebilirsiniz. Ancak yukarıda özetlenen minimum barkod boyutu gerekliliklerini aklınızda bulundurun.
- Gaz kelebeği dedektöre çağrı yapar. Dedektör çalışırken yeni bir video karesi kullanılabilir hale gelirse kareyi bırakın.
- Giriş görüntüsü üzerine grafikleri yerleştirmek için dedektörün çıkışını kullanıyorsanız, önce ML Kit'ten sonucu alın, ardından tek adımda görüntüyü işleyin ve üst üste koyun. Bunu yaparak, her giriş karesi için ekran yüzeyini yalnızca bir kez görüntüleyebilirsiniz. Örnek için vitrin örnek uygulamasındaki önizlemeOverlayView ve FIRDetectionOverlayView sınıflarına bakın.