คุณใช้ ML Kit เพื่อจดจำและถอดรหัสบาร์โค้ดได้
ฟีเจอร์ | ไม่ได้จัดกลุ่ม | รวมกลุ่ม |
---|---|---|
การใช้งาน | โมเดลจะดาวน์โหลดแบบไดนามิกผ่านบริการ Google Play | โมเดลลิงก์กับแอปของคุณแบบคงที่ ณ เวลาบิลด์ |
ขนาดแอป | ขนาดที่เพิ่มขึ้นประมาณ 200 KB | ขนาดเพิ่มขึ้นประมาณ 2.4 MB |
เวลาในการเริ่มต้น | อาจต้องรอให้โมเดลดาวน์โหลดก่อนใช้งานครั้งแรก | โมเดลจะพร้อมใช้งานทันที |
ลองเลย
- ลองใช้แอปตัวอย่างเพื่อดูตัวอย่างการใช้ API นี้
- ดูแอป Material Design Showcase เพื่อดูการใช้งาน API นี้แบบครบวงจร
ก่อนเริ่มต้น
ในไฟล์
build.gradle
ระดับโปรเจ็กต์ อย่าลืมรวมที่เก็บ Maven ของ Google ไว้ทั้งในส่วนbuildscript
และallprojects
เพิ่มทรัพยากร Dependency สำหรับไลบรารี ML Kit Android ลงในไฟล์ Gradle ระดับแอปของโมดูล ซึ่งปกติคือ
app/build.gradle
เลือกทรัพยากร Dependency ต่อไปนี้ 1 รายการตามความต้องการของคุณสำหรับการรวมโมเดลกับแอป
dependencies { // ... // Use this dependency to bundle the model with your app implementation 'com.google.mlkit:barcode-scanning:17.2.0' }
สำหรับการใช้โมเดลในบริการ Google Play
dependencies { // ... // Use this dependency to use the dynamically downloaded model in Google Play Services implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-barcode-scanning:18.3.0' }
หากเลือกใช้โมเดลในบริการ Google Play คุณสามารถกำหนดค่าแอปให้ดาวน์โหลดโมเดลดังกล่าวลงในอุปกรณ์โดยอัตโนมัติหลังจากที่ติดตั้งแอปจาก Play Store แล้ว ซึ่งทำได้โดยเพิ่มการประกาศต่อไปนี้ลงในไฟล์
AndroidManifest.xml
ของแอป<application ...> ... <meta-data android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES" android:value="barcode" > <!-- To use multiple models: android:value="barcode,model2,model3" --> </application>
นอกจากนี้ คุณยังตรวจสอบความพร้อมใช้งานของโมเดลและส่งคำขอดาวน์โหลดผ่าน ModuleInstallClient API ของบริการ Google Play อย่างชัดแจ้งได้ด้วย
หากคุณไม่เปิดใช้การดาวน์โหลดโมเดลเวลาติดตั้งหรือขอการดาวน์โหลดอย่างชัดแจ้ง ระบบจะดาวน์โหลดโมเดลในครั้งแรกที่คุณเรียกใช้ตัวสแกน คำขอที่คุณสร้างขึ้นก่อนการดาวน์โหลดจะเสร็จสิ้นจะไม่เกิดผลลัพธ์ใดๆ
หลักเกณฑ์เกี่ยวกับรูปภาพที่ป้อน
-
เพื่อให้ ML Kit อ่านบาร์โค้ดได้อย่างถูกต้อง รูปภาพที่ป้อนต้องมีบาร์โค้ดที่แสดงด้วยข้อมูลพิกเซลที่เพียงพอ
ข้อกำหนดด้านข้อมูลพิกเซลที่เจาะจงจะขึ้นอยู่กับทั้งประเภทของบาร์โค้ดและปริมาณข้อมูลที่เข้ารหัสลับ เนื่องจากบาร์โค้ดจำนวนมากรองรับเพย์โหลดขนาดแปรผัน โดยทั่วไป หน่วยความหมายของบาร์โค้ดที่เล็กที่สุดควรกว้างอย่างน้อย 2 พิกเซล และสำหรับโค้ด 2 มิติ ต้องมีความสูง 2 พิกเซล
เช่น บาร์โค้ด EAN-13 ประกอบด้วยแท่งและช่องว่างที่มีความกว้าง 1, 2, 3 หรือ 4 หน่วย ดังนั้นรูปภาพบาร์โค้ด EAN-13 จึงควรมีแท่งและช่องว่างอย่างน้อย 2, 4, 6 และ 8 พิกเซล เนื่องจากบาร์โค้ด EAN-13 จะมีความกว้างรวม 95 หน่วย บาร์โค้ดจึงควรกว้างอย่างน้อย 190 พิกเซล
รูปแบบที่หนาแน่นกว่า เช่น PDF417 ต้องมีขนาดพิกเซลมากขึ้นเพื่อให้ ML Kit อ่านได้อย่างน่าเชื่อถือ เช่น โค้ด PDF417 มี "คำ" แบบกว้างขนาด 17 หน่วยได้สูงสุด 34 คำในแถวเดียว ซึ่งขนาดดังกล่าวต้องมีความกว้างอย่างน้อย 1156 พิกเซล
-
การโฟกัสของรูปภาพไม่ดีอาจส่งผลต่อความแม่นยำในการสแกน หากแอปไม่ได้รับผลลัพธ์ที่ยอมรับได้ โปรดขอให้ผู้ใช้จับภาพอีกครั้ง
-
สำหรับแอปพลิเคชันทั่วไป ขอแนะนำให้ใช้รูปภาพที่มีความละเอียดสูง เช่น 1280x720 หรือ 1920x1080 ซึ่งจะทำให้สแกนบาร์โค้ดได้จากระยะไกลที่ห่างจากกล้อง
อย่างไรก็ตาม ในแอปพลิเคชันที่มีเวลาในการตอบสนองที่จำเป็นมาก คุณจะปรับปรุงประสิทธิภาพได้โดยการจับภาพที่ความละเอียดต่ำลง แต่กำหนดให้บาร์โค้ดเป็นส่วนประกอบส่วนใหญ่ของรูปภาพอินพุต นอกจากนี้ โปรดดู เคล็ดลับเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์
1. กำหนดค่าเครื่องสแกนบาร์โค้ด
หากทราบว่าจะอ่านบาร์โค้ดรูปแบบใด คุณสามารถเพิ่มความเร็วของตัวตรวจจับบาร์โค้ดได้โดยกำหนดค่าให้ตรวจหาเฉพาะรูปแบบเหล่านั้นได้เช่น หากต้องการตรวจหาเฉพาะโค้ด Aztec และคิวอาร์โค้ด ให้สร้างออบเจ็กต์ BarcodeScannerOptions
ตามตัวอย่างต่อไปนี้
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();
รูปแบบที่รองรับมีดังนี้
- รหัส 128 (
FORMAT_CODE_128
) - รหัส 39 (
FORMAT_CODE_39
) - รหัส 93 (
FORMAT_CODE_93
) - คอดาบาร์ (
FORMAT_CODABAR
) - EAN-13 (
FORMAT_EAN_13
) - EAN-8 (
FORMAT_EAN_8
) - ITF (
FORMAT_ITF
) - UPC-A (
FORMAT_UPC_A
) - UPC-E (
FORMAT_UPC_E
) - คิวอาร์โค้ด (
FORMAT_QR_CODE
) - PDF417 (
FORMAT_PDF417
) - แอซเท็ก (
FORMAT_AZTEC
) - เมทริกซ์ข้อมูล (
FORMAT_DATA_MATRIX
)
เริ่มต้นจากโมเดลแพ็กเกจ 17.1.0 และโมเดลที่ไม่ได้รวมกลุ่ม 18.2.0 คุณจะเรียกใช้ enableAllPotentialBarcodes()
เพื่อแสดงบาร์โค้ดทั้งหมดที่เป็นไปได้แม้ว่าจะถอดรหัสไม่ได้ก็ตาม ซึ่งอาจนำไปใช้อำนวยความสะดวกในการตรวจหาเพิ่มเติมได้ เช่น การซูมกล้องเพื่อให้ได้รูปภาพบาร์โค้ดที่ชัดเจนขึ้นในกล่องขอบเขตที่แสดงผล
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 // ... } } }
หากคุณไม่ได้ใช้ไลบรารีของกล้องที่ให้ระดับการหมุนของภาพ คุณสามารถคำนวณได้จากระดับการหมุนของอุปกรณ์และการวางแนวของเซ็นเซอร์กล้องในอุปกรณ์
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; }
จากนั้นส่งออบเจ็กต์ media.Image
และค่าระดับการหมุนไปยัง InputImage.fromMediaImage()
ดังนี้
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
การใช้ URI ของไฟล์
หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage
จาก URI ของไฟล์ ให้ส่งบริบทของแอปและ URI ของไฟล์ไปยัง InputImage.fromFilePath()
ซึ่งจะเป็นประโยชน์เมื่อคุณใช้ Intent ACTION_GET_CONTENT
เพื่อแจ้งให้ผู้ใช้เลือกรูปภาพจากแอปแกลเลอรี
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(); }
กำลังใช้ByteBuffer
หรือByteArray
หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage
จาก ByteBuffer
หรือ ByteArray
ให้คำนวณระดับการหมุนรูปภาพตามที่อธิบายไว้ก่อนหน้านี้สำหรับอินพุต media.Image
ก่อน
จากนั้นสร้างออบเจ็กต์ InputImage
ด้วยบัฟเฟอร์หรืออาร์เรย์ ร่วมกับความสูง ความกว้าง รูปแบบการเข้ารหัสสี และระดับการหมุนของรูปภาพ
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 );
กำลังใช้Bitmap
หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage
จากออบเจ็กต์ Bitmap
ให้ประกาศดังต่อไปนี้
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
รูปภาพจะแสดงเป็นวัตถุ Bitmap
ร่วมกับองศาการหมุน
3. รับอินสแตนซ์ของ BarcodeScanner
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. ประมวลผลรูปภาพ
ส่งรูปภาพไปยังเมธอดprocess
:
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. รับข้อมูลจากบาร์โค้ด
หากการดำเนินการจดจำบาร์โค้ดสำเร็จ ระบบจะส่งรายการออบเจ็กต์Barcode
ไปยัง Listener ที่สำเร็จ ออบเจ็กต์ Barcode
แต่ละรายการแสดงบาร์โค้ดที่ตรวจพบในรูปภาพ สำหรับบาร์โค้ดแต่ละรายการ คุณสามารถดูพิกัดล้อมรอบในภาพอินพุต รวมถึงข้อมูลดิบที่เข้ารหัสโดยบาร์โค้ดได้ นอกจากนี้ หากเครื่องสแกนบาร์โค้ดระบุประเภทของข้อมูลที่เข้ารหัสโดยบาร์โค้ดได้ คุณจะได้รับออบเจ็กต์ที่มีข้อมูลที่แยกวิเคราะห์แล้ว
เช่น
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; } }
เคล็ดลับในการปรับปรุงประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์
หากต้องการสแกนบาร์โค้ดในแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ ให้ทำตามหลักเกณฑ์ต่อไปนี้เพื่อให้ได้อัตราเฟรมที่ดีที่สุด
-
อย่าจับภาพอินพุตที่ความละเอียดดั้งเดิมของกล้อง ในอุปกรณ์บางรุ่น การจับภาพอินพุตที่ความละเอียดดั้งเดิมจะสร้างรูปภาพที่มีขนาดใหญ่มาก (มากกว่า 10 เมกะพิกเซล) ซึ่งส่งผลให้เวลาในการตอบสนองต่ำมากและไม่ได้รับประโยชน์ ต่อความแม่นยำ แต่ให้ขอเฉพาะขนาดจากกล้องที่จำเป็นสำหรับการตรวจจับบาร์โค้ดเท่านั้น ซึ่งโดยปกติแล้วจะต้องไม่เกิน 2 เมกะพิกเซล
หากความเร็วในการสแกนเป็นสิ่งสำคัญ คุณจะลดความละเอียดในการจับภาพได้ โปรดคำนึงถึงข้อกำหนดเกี่ยวกับขนาดบาร์โค้ดขั้นต่ำที่ระบุไว้ข้างต้น
หากคุณพยายามจดจำบาร์โค้ดจากเฟรมวิดีโอแบบสตรีมตามลำดับ ตัวจดจำอาจสร้างผลลัพธ์ที่แตกต่างกันในแต่ละเฟรม คุณควรรอจนกว่าจะได้รับชุดค่าเดียวกันติดต่อกันซึ่งจะมั่นใจได้ว่าจะได้ผลลัพธ์ที่ดี
ITF และ CODE-39 ไม่รองรับหมายเลข Checksum
- หากคุณใช้
Camera
หรือcamera2
API ให้ควบคุมการเรียกไปยังตัวตรวจจับ หากมีเฟรมวิดีโอใหม่ขณะที่ตัวตรวจจับทำงานอยู่ ให้วางเฟรมดังกล่าว โปรดดูคลาสVisionProcessorBase
ในแอปตัวอย่างการเริ่มต้นอย่างรวดเร็วสำหรับตัวอย่าง - หากใช้
CameraX
API โปรดตรวจสอบว่ามีการตั้งค่ากลยุทธ์ Backpress เป็นค่าเริ่มต้นImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST
ซึ่งทำให้ระบบนำส่งรูปภาพเพียง 1 รูปเพื่อทำการวิเคราะห์ต่อครั้งเท่านั้น หากมีการสร้างรูปภาพเพิ่มเติมขณะที่เครื่องมือวิเคราะห์ไม่ว่าง รูปภาพจะถูกตัดออกโดยอัตโนมัติและไม่ได้เข้าคิวรอการนำส่ง เมื่อระบบปิดรูปภาพที่วิเคราะห์ด้วยการเรียกใช้ ImageProxy.close() ระบบจะส่งรูปภาพล่าสุดถัดไป - หากคุณใช้เอาต์พุตของเครื่องมือตรวจจับเพื่อวางซ้อนกราฟิกบนรูปภาพอินพุต ให้รับผลลัพธ์จาก ML Kit ก่อน จากนั้นแสดงผลรูปภาพและการวางซ้อนในขั้นตอนเดียว ซึ่งจะแสดงผลบนพื้นที่แสดงผล
เพียงครั้งเดียวต่อเฟรมอินพุตแต่ละเฟรม โปรดดูชั้นเรียน
CameraSourcePreview
และGraphicOverlay
ในแอปตัวอย่างการเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว - หากคุณใช้ Camera2 API ให้จับภาพในรูปแบบ
ImageFormat.YUV_420_888
หากคุณใช้ Camera API เวอร์ชันเก่า ให้จับภาพในรูปแบบImageFormat.NV21
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2024-07-12 UTC