Barcodes mit ML Kit für iOS scannen

Sie können ML Kit verwenden, um Barcodes zu erkennen und zu decodieren.

Jetzt ausprobieren

• Probieren Sie die Beispiel-App aus, um sehen Sie sich ein Anwendungsbeispiel für diese API an.

Hinweis

1. Fügen Sie die folgenden ML Kit-Pods in Ihre Podfile-Datei ein:

   pod 'GoogleMLKit/BarcodeScanning', '3.2.0'
   

2. Nachdem Sie die Pods Ihres Projekts installiert oder aktualisiert haben, öffnen Sie Ihr Xcode-Projekt mit dem .xcworkspace ML Kit wird ab Xcode-Version 12.4 unterstützt.

Richtlinien für Eingabebilder

• Damit das ML Kit Barcodes genau lesen kann, müssen die Eingabebilder Folgendes enthalten: Barcodes, die durch ausreichende Pixeldaten dargestellt werden.

  Die spezifischen Pixeldatenanforderungen hängen sowohl vom Typ und der darin codierten Datenmenge, da viele Barcodes unterstützen eine variable Größe. Im Allgemeinen sollte die kleinste sollte die Einheit des Barcodes mindestens 2 Pixel breit sein. 2-dimensionale Codes, 2 Pixel hoch.

  EAN-13-Barcodes bestehen beispielsweise aus Balken und Leerzeichen, 2, 3 oder 4 Einheiten breit, sodass ein EAN-13-Barcode-Image idealerweise Balken und Leerzeichen, die mindestens 2, 4, 6 und 8 Pixel breit sind. Da eine EAN-13- Barcode insgesamt 95 Einheiten breit ist, sollte der Barcode mindestens 190 Einheiten haben. Pixel breit.

  Kompaktere Formate wie PDF417 erfordern größere Pixelabmessungen für ML Kit zuverlässig lesen. Beispielsweise kann ein PDF417-Code bis zu 34 Breite „Wörter“ (17 Einheiten) in einer einzigen Zeile, was im Idealfall mindestens 1156 Pixel breit.

• Ein schlechter Bildfokus kann die Scangenauigkeit beeinträchtigen. Wenn Ihre App nicht akzeptable Ergebnisse erzielen, bitten Sie den Nutzer, das Bild erneut zu erfassen.

• Für typische Anwendungen wird empfohlen, eine höhere wie 1280 x 720 oder 1920 x 1080, wodurch Barcodes aus größerer Entfernung zur Kamera lesbar sind.

  In Anwendungen, bei denen die Latenz von entscheidender Bedeutung ist, können Sie jedoch indem Bilder mit einer niedrigeren Auflösung aufgenommen werden. dass der Barcode den Großteil des Eingabebilds ausmacht. Siehe auch Tipps zum Verbessern der Leistung in Echtzeit

1. Barcode-Scanner konfigurieren

Um beispielsweise nur Aztec-Code und QR-Codes zu scannen, erstellen Sie eine BarcodeScannerOptions-Objekt wie im folgendes Beispiel:

let format = .all
let barcodeOptions = BarcodeScannerOptions(formats: format)
  

MLKBarcodeScannerOptions *options =
  [[MLKBarcodeScannerOptions alloc]
   initWithFormats: MLKBarcodeFormatQRCode | MLKBarcodeFormatAztec];

2. Eingabebild vorbereiten

Erstellen Sie ein VisionImage-Objekt mithilfe von UIImage oder einem CMSampleBuffer

Wenn du ein UIImage verwendest, gehe so vor:

• Erstellen Sie ein VisionImage-Objekt mit der UIImage. Geben Sie die richtige .orientation an.

  Swift

  let image = VisionImage(image: UIImage)
  visionImage.orientation = image.imageOrientation

  Objective-C

  MLKVisionImage *visionImage = [[MLKVisionImage alloc] initWithImage:image];
  visionImage.orientation = image.imageOrientation;

Wenn du ein CMSampleBuffer verwendest, gehe so vor:

• Geben Sie die Ausrichtung der Bilddaten an, die in der CMSampleBuffer

  So ermitteln Sie die Bildausrichtung:

  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;
    }
  }
        

• Erstellen Sie ein VisionImage-Objekt mithilfe der CMSampleBuffer-Objekt und Ausrichtung:

  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-Instanz abrufen

let barcodeScanner = BarcodeScanner.barcodeScanner()
// Or, to change the default settings:
// let barcodeScanner = BarcodeScanner.barcodeScanner(options: barcodeOptions)

MLKBarcodeScanner *barcodeScanner = [MLKBarcodeScanner barcodeScanner];
// Or, to change the default settings:
// MLKBarcodeScanner *barcodeScanner =
//     [MLKBarcodeScanner barcodeScannerWithOptions:options];

4. Bild verarbeiten

barcodeScanner.process(visionImage) { features, error in
  guard error == nil, let features = features, !features.isEmpty else {
    // Error handling
    return
  }
  // Recognized barcodes
}

[barcodeScanner processImage:image
                  completion:^(NSArray<MLKBarcode *> *_Nullable barcodes,
                               NSError *_Nullable error) {
  if (error != nil) {
    // Error handling
    return;
  }
  if (barcodes.count > 0) {
    // Recognized barcodes
  }
}];

5. Informationen aus Barcodes abrufen

Beispiel:

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
  }
}

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;
   }
 }

Tipps zum Verbessern der Leistung in Echtzeit

Wenn Sie Barcodes in einer Echtzeitanwendung scannen möchten, gehen Sie so vor: um optimale Framerates zu erzielen:

• Nehmen Sie Eingaben nicht mit der nativen Auflösung der Kamera auf. Auf einigen Geräten ist das Erfassen von Eingaben mit nativer Auflösung extrem groß (10+ Megapixel), was zu einer sehr geringen Latenz führt, Genauigkeit. Fordern Sie stattdessen nur die erforderliche Größe von der Kamera an. für Barcode-Scanning, die normalerweise nicht mehr als 2 Megapixel beträgt.

  Voreinstellungen für benannte Erfassungssitzungen: AVCaptureSessionPresetDefault, AVCaptureSessionPresetLow, AVCaptureSessionPresetMedium, usw.) werden jedoch nicht empfohlen, da sie sich Auflösung nicht geeignet ist. Verwenden Sie stattdessen die spezifischen Voreinstellungen wie AVCaptureSessionPreset1280x720.

  Wenn die Scangeschwindigkeit wichtig ist, können Sie die Bildaufnahme weiter verringern Problembehebung. Beachten Sie jedoch die Mindestanforderungen an die Größe von Barcodes. wie oben beschrieben.

  Wenn Sie versuchen, Barcodes aus einer Streamingsequenz zu erkennen Videoframes gezeigt wird, kann die Erkennung von Frame zu Frame unterschiedliche Ergebnisse liefern. Frame. Sie sollten warten, bis Sie eine Reihe derselben um sicher zu sein, dass Sie ein gutes Ergebnis liefern.

  Die Prüfsummenzahl wird für ITF und CODE-39 nicht unterstützt.

• Verwende zum Verarbeiten von Videoframes die synchrone results(in:) API des Detektors. Anruf diese Methode aus dem AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> captureOutput(_, didOutput:from:)-Funktion, um synchron Ergebnisse aus dem angegebenen Video abzurufen Frame. beibehalten von AVCaptureVideoDataOutput alwaysDiscardsLateVideoFrames als true, um Aufrufe an den Detektor zu drosseln. Wenn ein neuer verfügbar wird, während der Detektor läuft, wird er verworfen.
• Wenn Sie die Ausgabe des Detektors verwenden, um Grafiken Eingabebild, rufen Sie zuerst das Ergebnis aus ML Kit ab und rendern Sie das Bild in einem Schritt übereinanderlegen. Dadurch rendern Sie auf der Anzeigeoberfläche pro verarbeitetem Eingabeframe nur einmal. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt updatePreviewOverlayViewWithLastFrame. im Beispiel der ML Kit-Kurzanleitung finden Sie ein Beispiel.