बारकोड को पहचानने और उसे डिकोड करने के लिए, ML Kit का इस्तेमाल किया जा सकता है.
सुविधा | अनबंडल किए गए | बंडल किए गए |
---|---|---|
लागू करना | मॉडल को Google Play services की मदद से, डाइनैमिक रूप से डाउनलोड किया जाता है. | बिल्ड के दौरान, मॉडल आपके ऐप्लिकेशन से स्टैटिक रूप से लिंक होता है. |
ऐप्लिकेशन का साइज़ | साइज़ करीब 200 केबी बढ़ जाता है. | करीब 2.4 एमबी साइज़ बढ़ जाता है. |
प्रोसेस शुरू होने का समय | पहली बार इस्तेमाल करने से पहले, मॉडल के डाउनलोड होने तक इंतज़ार करना पड़ सकता है. | मॉडल तुरंत उपलब्ध हो जाता है. |
इसे आज़माएं
- सैंपल वाले ऐप्लिकेशन को इस्तेमाल करके देखें, इस एपीआई के इस्तेमाल का एक उदाहरण देखें.
- मटीरियल डिज़ाइन शोकेस देखें ऐप्लिकेशन में भी इस एपीआई को पूरी तरह लागू किया जा सकता है.
शुरू करने से पहले
अपनी प्रोजेक्ट-लेवल
build.gradle
फ़ाइल में, Google कीbuildscript
औरallprojects
, दोनों सेक्शन में Maven रिपॉज़िटरी.अपने मॉड्यूल में ML Kit Android लाइब्रेरी के लिए डिपेंडेंसी जोड़ें ऐप्लिकेशन लेवल की Gradle फ़ाइल होती है, जो आम तौर पर
app/build.gradle
होती है. कोई एक विकल्प चुनें आपकी ज़रूरतों के हिसाब से नीचे दी गई डिपेंडेंसी: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:17.3.0' }
Google Play Services 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:18.3.1' }
अगर आपको Google Play Services में मॉडल का इस्तेमाल करना है, तो ऐसा करने के बाद, आपका ऐप्लिकेशन मॉडल को डिवाइस पर अपने-आप डाउनलोड कर देगा Play Store से इंस्टॉल किया गया है. ऐसा करने के लिए, यह एलान जोड़ें आपके ऐप्लिकेशन की
AndroidManifest.xml
फ़ाइल:<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 को साफ़ तौर पर देखा जा सकता है और इसके ज़रिए डाउनलोड करने का अनुरोध किया जा सकता है Google Play services ModuleInstallClient API.
अगर आपने इंस्टॉल के समय मॉडल डाउनलोड करने की सुविधा चालू नहीं की है या अश्लील फ़ाइल डाउनलोड करने का अनुरोध नहीं किया है, तो पहली बार स्कैनर चलाने पर, मॉडल डाउनलोड हो जाता है. आपके अनुरोध डाउनलोड पूरा होने से पहले ही कोई नतीजा न मिले.
इनपुट इमेज के लिए दिशा-निर्देश
-
ML Kit में बारकोड को सही तरीके से पढ़ने के लिए, इनपुट इमेज में बारकोड, जिन्हें काफ़ी पिक्सल डेटा से दिखाया जाता है.
पिक्सल के लिए डेटा की ज़रूरी शर्तें, दोनों टाइप पर निर्भर करती हैं बारकोड और उसमें एन्कोड किए गए डेटा की मात्रा. दरअसल, कई बारकोड और वैरिएबल साइज़ पेलोड के साथ काम करते हैं. आम तौर पर, सबसे छोटा बारकोड की यूनिट कम से कम 2 पिक्सल चौड़ी होनी चाहिए और दो डाइमेंशन वाले कोड, जिनकी लंबाई दो पिक्सल होनी चाहिए.
उदाहरण के लिए, EAN-13 बारकोड बार और स्पेस से बना होता है. इसमें 1, 2, 3 या 4 यूनिट चौड़ी हो, इसलिए EAN-13 बारकोड इमेज में बार और ऐसी जगहें जो कम से कम 2, 4, 6, और 8 पिक्सल चौड़ी हों. क्योंकि एक EAN-13 बारकोड कुल 95 यूनिट चौड़ा है. बारकोड कम से कम 190 का होना चाहिए पिक्सल चौड़ा.
PDF417 जैसे डेंसर फ़ॉर्मैट का इस्तेमाल करने के लिए, पिक्सल डाइमेंशन की ज़रूरत ज़्यादा होती है एमएल किट का इस्तेमाल करके, उन्हें भरोसेमंद तरीके से पढ़ा जा सकता है. उदाहरण के लिए, PDF417 कोड में 34, 17-यूनिट चौड़े "शब्द" जो आम तौर पर कम से कम एक पंक्ति में होती हैं. 1156 पिक्सल चौड़ा.
-
इमेज का खराब फ़ोकस, स्कैन करने की सटीक जानकारी पर असर डाल सकता है. अगर आपके ऐप्लिकेशन को यह नहीं मिल रहा है स्वीकार किए जाने वाले नतीजों के लिए, उपयोगकर्ता को इमेज दोबारा कैप्चर करने के लिए कहें.
-
आम तौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले ऐप्लिकेशन के लिए, हमारा सुझाव है कि ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन वाली इमेज, जैसे कि 1280x720 या 1920x1080, जो बारकोड बनाती है कैमरे से बड़ी दूरी से स्कैन किया जा सकता है.
हालांकि, जिन ऐप्लिकेशन में इंतज़ार का समय बहुत ज़रूरी है उनमें सुधार करने के लिए से कम रिज़ॉल्यूशन में इमेज कैप्चर की जाती हैं, लेकिन यह ज़रूरी है कि इनपुट इमेज का ज़्यादातर हिस्सा बारकोड से होता है. यह भी देखें रीयल-टाइम में परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने के लिए सलाह.
1. बारकोड स्कैनर को कॉन्फ़िगर करें
अगर आपको पता है कि आपको किस बारकोड फ़ॉर्मैट में पढ़ने की उम्मीद है, तो इसकी स्पीड बढ़ाई जा सकती है सुविधा को इस्तेमाल करने के लिए, उसे सिर्फ़ उन फ़ॉर्मैट की पहचान करने के लिए कॉन्फ़िगर किया जाता है.उदाहरण के लिए, केवल Aztec कोड और क्यूआर कोड का पता लगाने के लिए,
BarcodeScannerOptions
ऑब्जेक्ट देखें, जैसा कि नीचे दिए गए उदाहरण में दिखाया गया है:
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();
ये फ़ॉर्मैट इस्तेमाल किए जा सकते हैं:
- कोड 128 (
FORMAT_CODE_128
) - कोड 39 (
FORMAT_CODE_39
) - कोड 93 (
FORMAT_CODE_93
) - कोडाबार (
FORMAT_CODABAR
) - EAN-13 (
FORMAT_EAN_13
) - EAN-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
)
बंडल किए गए मॉडल 17.1.0 और बंडल न किए गए मॉडल 18.2.0 से शुरू करते हुए, आपके पास इस वर्शन को कॉल करने का भी विकल्प है
enableAllPotentialBarcodes()
, ताकि सभी संभावित बारकोड मिलने चाहिए, भले ही वे
डिकोड नहीं किया जा सकता. इसका इस्तेमाल, समस्या का पता लगाने के लिए किया जा सकता है, उदाहरण के लिए
इसके लिए, कैमरे को ज़ूम इन करके, दिखाए गए बारकोड की साफ़ इमेज पाएं
बाउंडिंग बॉक्स.
Kotlin
val options = BarcodeScannerOptions.Builder() .setBarcodeFormats(...) .enableAllPotentialBarcodes() // Optional .build()
Java
BarcodeScannerOptions options = new BarcodeScannerOptions.Builder() .setBarcodeFormats(...) .enableAllPotentialBarcodes() // Optional .build();
Further on, starting from bundled library 17.2.0 and unbundled library 18.3.0, a new feature called auto-zoom has been introduced to further enhance the barcode scanning experience. With this feature enabled, the app is notified when all barcodes within the view are too distant for decoding. As a result, the app can effortlessly adjust the camera's zoom ratio to the recommended setting provided by the library, ensuring optimal focus and readability. This feature will significantly enhance the accuracy and success rate of barcode scanning, making it easier for apps to capture information precisely.
To enable auto-zooming and customize the experience, you can utilize the
setZoomSuggestionOptions()
method along with your
own ZoomCallback
handler and desired maximum zoom
ratio, as demonstrated in the code below.
Kotlin
val options = BarcodeScannerOptions.Builder() .setBarcodeFormats(...) .setZoomSuggestionOptions( new ZoomSuggestionOptions.Builder(zoomCallback) .setMaxSupportedZoomRatio(maxSupportedZoomRatio) .build()) // Optional .build()
Java
BarcodeScannerOptions options = new BarcodeScannerOptions.Builder() .setBarcodeFormats(...) .setZoomSuggestionOptions( new ZoomSuggestionOptions.Builder(zoomCallback) .setMaxSupportedZoomRatio(maxSupportedZoomRatio) .build()) // Optional .build();
zoomCallback
is required to be provided to handle whenever the library
suggests a zoom should be performed and this callback will always be called on
the main thread.
The following code snippet shows an example of defining a simple callback.
Kotlin
fun setZoom(ZoomRatio: Float): Boolean { if (camera.isClosed()) return false camera.getCameraControl().setZoomRatio(zoomRatio) return true }
Java
boolean setZoom(float zoomRatio) { if (camera.isClosed()) { return false; } camera.getCameraControl().setZoomRatio(zoomRatio); return true; }
maxSupportedZoomRatio
is related to the camera hardware, and different camera
libraries have different ways to fetch it (see the javadoc of the setter
method). In case this is not provided, an
unbounded zoom ratio might be produced by the library which might not be
supported. Refer to the
setMaxSupportedZoomRatio()
method
introduction to see how to get the max supported zoom ratio with different
Camera libraries.
When auto-zooming is enabled and no barcodes are successfully decoded within
the view, BarcodeScanner
triggers your zoomCallback
with the requested
zoomRatio
. If the callback correctly adjusts the camera to this zoomRatio
,
it is highly probable that the most centered potential barcode will be decoded
and returned.
A barcode may remain undecodable even after a successful zoom-in. In such cases,
BarcodeScanner
may either invoke the callback for another round of zoom-in
until the maxSupportedZoomRatio
is reached, or provide an empty list (or a
list containing potential barcodes that were not decoded, if
enableAllPotentialBarcodes()
was called) to the OnSuccessListener
(which
will be defined in step 4. Process the image).
2. Prepare the input image
To recognize barcodes in an image, create anInputImage
object
from either a Bitmap
, media.Image
, ByteBuffer
, byte array, or a file on
the device. Then, pass the InputImage
object to the
BarcodeScanner
's process
method.
You can create an InputImage
object from different sources, each is explained below.
Using a media.Image
To create an InputImage
object from a media.Image
object, such as when you capture an image from a
device's camera, pass the media.Image
object and the image's
rotation to InputImage.fromMediaImage()
.
If you use the
CameraX library, the OnImageCapturedListener
and
ImageAnalysis.Analyzer
classes calculate the rotation value
for you.
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 इमेज का रोटेशन डिग्री देने वाली कैमरा लाइब्रेरी का इस्तेमाल नहीं किया जाता, तो डिवाइस की रोटेशन डिग्री और कैमरे के ओरिएंटेशन से इसका हिसाब लगा सकता है डिवाइस में सेंसर:
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 को पास करें और
InputImage.fromMediaImage()
डिग्री पर घुमाव:
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
फ़ाइल यूआरआई का इस्तेमाल करना
InputImage
बनाने के लिए
किसी फ़ाइल यूआरआई से ऑब्जेक्ट को जोड़ने के लिए, ऐप्लिकेशन संदर्भ और फ़ाइल यूआरआई को
InputImage.fromFilePath()
. यह तब काम आता है, जब
उपयोगकर्ता को चुनने का प्रॉम्प्ट भेजने के लिए, ACTION_GET_CONTENT
इंटेंट का इस्तेमाल करें
अपने गैलरी ऐप्लिकेशन से मिली इमेज शामिल करेगा.
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 करना
InputImage
बनाने के लिए
ByteBuffer
या ByteArray
से लिया गया ऑब्जेक्ट है, तो पहले इमेज की गणना करें
media.Image
इनपुट के लिए पहले बताई गई रोटेशन डिग्री.
इसके बाद, इमेज के साथ बफ़र या अरे का इस्तेमाल करके, InputImage
ऑब्जेक्ट बनाएं
ऊंचाई, चौड़ाई, कलर एन्कोडिंग फ़ॉर्मैट, और रोटेशन डिग्री:
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
InputImage
बनाने के लिए
Bitmap
ऑब्जेक्ट में बनाए गए ऑब्जेक्ट के लिए, यह एलान करें:
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
इमेज को Bitmap
ऑब्जेक्ट से, रोटेशन डिग्री के साथ दिखाया गया 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 प्रोसेस करें
process
तरीके से इमेज 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 की कार्रवाई पूरी हो जाती है, तोBarcode
की सूची दिखेगी
ऑब्जेक्ट, सक्सेस लिसनर को पास किए जाते हैं. हर Barcode
ऑब्जेक्ट दिखाता है
बारकोड जो इमेज में मिला हो. प्रत्येक बारकोड के लिए, आप उसे
इनपुट इमेज में बाउंडिंग कोऑर्डिनेट हैं, और साथ ही रॉ डेटा को
बारकोड. साथ ही, अगर बारकोड स्कैनर यह पता लगा पाए कि डेटा किस तरह का है
बारकोड से कोड में बदलने पर, आपको पार्स किया गया डेटा वाला ऑब्जेक्ट मिल सकता है.
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 ऐप्लिकेशन में बारकोड स्कैन करना है, तो इन निर्देशों का पालन करें सबसे सही फ़्रेमरेट हासिल करने के लिए दिशा-निर्देश:
-
कैमरे के मूल रिज़ॉल्यूशन पर इनपुट कैप्चर न करें. कुछ डिवाइसों पर, स्थानीय रिज़ॉल्यूशन में इनपुट कैप्चर करने से बहुत बड़ी (10+ मेगापिक्सल) इमेज शामिल होती हैं, जिनके कारण इंतज़ार का समय बहुत खराब हो जाता है. साथ ही, इससे कोई फ़ायदा नहीं होता कितना सटीक है. इसके बजाय, सिर्फ़ उस कैमरे से साइज़ का अनुरोध करें जो ज़रूरी है इस्तेमाल करें, जो आम तौर पर 2 मेगापिक्सल से ज़्यादा नहीं होता.
अगर स्कैन करने की स्पीड ज़रूरी है, तो इमेज कैप्चर करने की प्रोसेस को और कम किया जा सकता है का रिज़ॉल्यूशन. हालांकि, बारकोड के लिए कम से कम साइज़ की शर्तों का ध्यान रखें ऊपर बताया गया है.
अगर आपको स्ट्रीमिंग के किसी क्रम के बारकोड की पहचान करने की कोशिश करनी है वीडियो फ़्रेम सेट अप करने के लिए, आइडेंटिफ़ायर फ़्रेम से लेकर फ़्रेम. आपको तब तक इंतज़ार करना चाहिए, जब तक आपको एक ही सीरीज़ की लगातार एक सीरीज़ न मिले ताकि यह भरोसा रहे कि आप अच्छा परिणाम वापस दे रहे हैं.
चेकसम अंक, ITF और CODE-39 के लिए समर्थित नहीं है.
- अगर आपको
Camera
याcamera2
एपीआई, डिटेक्टर को कॉल थ्रॉटल करती हूँ. अगर किसी नए वीडियो पर डिटेक्टर के चलने के दौरान फ़्रेम उपलब्ध हो जाता है, फ़्रेम छोड़ दें. ज़्यादा जानकारी के लिए, उदाहरण के लिए, क्विकस्टार्ट सैंपल ऐप्लिकेशन मेंVisionProcessorBase
क्लास. - अगर
CameraX
एपीआई का इस्तेमाल किया जाता है, तो पक्का करें कि बैक प्रेशर स्ट्रेटजी अपनी डिफ़ॉल्ट वैल्यू पर सेट हैImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST
. इससे यह गारंटी मिलती है कि विश्लेषण के लिए एक बार में सिर्फ़ एक इमेज डिलीवर की जाएगी. अगर और इमेज जब एनालाइज़र व्यस्त होता है, तो उसे जनरेट कर दिया जाता है. उसे अपने-आप हटा दिया जाता है. डिलीवरी. जिस इमेज की जांच की जा रही है उसे बंद करने के लिए, इस नंबर पर कॉल करें Imageप्रॉक्सी.close(), अगली सबसे नई इमेज डिलीवर की जाएगी. - अगर ग्राफ़िक ओवरले करने के लिए डिटेक्टर के आउटपुट का इस्तेमाल किया जाता है, तो
इनपुट इमेज को चुनने के बाद, पहले एमएल किट से नतीजा पाएं. इसके बाद, इमेज को रेंडर करें
और ओवरले को एक ही चरण में पूरा करें. यह डिसप्ले की सतह पर रेंडर हो जाता है
हर इनपुट फ़्रेम के लिए सिर्फ़ एक बार. ज़्यादा जानकारी के लिए,
CameraSourcePreview
और उदाहरण के लिए, क्विकस्टार्ट सैंपल ऐप्लिकेशन मेंGraphicOverlay
क्लास. - Camera2 API का इस्तेमाल करने पर, इमेज यहां कैप्चर करें
ImageFormat.YUV_420_888
फ़ॉर्मैट. अगर पुराने Camera API का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो इमेज यहां कैप्चर करेंImageFormat.NV21
फ़ॉर्मैट.
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2024-09-20 (UTC) को अपडेट किया गया.