Android qr code api

Как создать приложение для считывания штрих-кода на андроид

[wpanchor этом уроке научимся создавать приложение для чтения штрих-кодов и QR-кодов с использованием стандартной библиотеки Mobile Vision API.

Еще с выпуском Google Play services версии 7.8 разработчики добавили интерфейсы Mobile Vision, которые обеспечивают API для обнаружения штрих-кода. Они считывают и декодируют множество различных типов штрих-кодов, быстро, легко и локально.

Классы для обнаружения и анализа штрих-кодов доступны в пространстве имен com.google.android.gms.vision.barcode. Основной рабочей лошадкой является класс BarcodeDetector. Он выполняет обработку объектов Frame и возвращает массив штрих-кодов SparseArray .

Тип Barcode представляет собой единый общепризнанный штрих-код и его значение. В случае 1D штрих-кодов, таких как коды UPC, это будет просто номер, который закодирован в штрих-коде. Его значение доступно в поле rawValue, в то время как тип штрих-кода (то есть его кодировку) можно найти в поле format.

Для 2D штрих-кодов, которые содержат структурированные данные, такие как QR-коды — в поле valueFormat устанавливается определенный тип значения, соответствующего полю данных. Так, например, если обнаружен тип URL , то поле valueFormat вернет константу URL, а объект Barcode.UrlBookmark будет содержать значение URL-адреса. Помимо URL-адресов, существует множество различных типов данных, которые QR-код может хранить. Например, почтовый адрес, дату и время события календаря, мероприятие в календаре, информацию контакта, номер телефона, местоположение на карте и другие данные, полный список которых приводится в документации. Ссылки на документацию здесь.

Использование в приложении Mobile Vision API позволяет считывать штрих-коды в любом положении.

Важно отметить, что синтаксический разбор всех штрих-кодов выполняется локально, поэтому вам не нужно использовать соединение с сервером для чтения данных из кода. Например, при считывании линейного штрих-кода PDF-417, который может вместить до 1 КБ текста, можно сразу же получить всю закодированную в нем информацию.

Итак, для разработки приложения нам понадобится:

• Среда разработки Android Studio
• Смартфон на Android 4.2.2 или более поздней версии
• Последняя версия Android SDK, включая компонент SDK tools. Вы можете получить его с помощью Android SDK Manager в Android Studio.
• Google Play Services SDK. Вы можете получить его также в Android SDK Manager в Android Studio.

Создаем новый проект в Android Studio. При создании выбираем шаблон Empty Activity.

На следующем шаге нужно убедиться, что ваше приложение может использовать службы Google Play, в состав которых входит Mobile Vision API. Для этого нужно обновить файл build.gradle вашего проекта.

В секции зависимостей должны быть такие строки. Обновите Gradle при необходимости.

Службы Google Play часто обновляются, и чтобы получить последнюю версию, в Android Studio выберите инструменты > Android > SDK Manager.

Затем найдите строчку для сервисов Google Play и убедитесь, что у вас установлена версия 26 и выше. Если нет — установите компонент.

Теперь создадим пользовательский интерфейс.

В Android Studio выберите папку «res» и откройте ее вложенную папку «layout». Здесь вы увидите «activity_main.xml». Откройте его в редакторе макетов.

Вы можете видеть, что ваш макет содержит текстовое поле

. Нужно изменить макет, как показано ниже. Теперь здесь будет кроме текстового поля также кнопка и изображение. Для всех экранных компонентов прописываем идентификаторы, чтобы потом обращаться к ним в коде.

По нажатию на кнопку будет происходить загрузка и обработка изображения штрих-кода, которое будет отображаться в ImageView. После завершения обработки штрих-кода информация, считанная из него, будет отображаться в TextView.

Обычно приложения для считывания штрих-кодов получают изображение с камеры устройства, или обрабатывают превью камеры. Для реализации этого потребуется достаточно много кода, и в конце урока я покажу пример реализации такого приложения. Чтобы упростить этот пример, мы обработаем готовое изображение qr-кода, которое уже присутствует в вашем приложении.

Вот пример изображения qr-кода, которое вы можете скачать отсюда.

Назовите его qr.png и добавьте в папку проекта res/drawable.Android Studio обеспечит доступ к файлу в качестве ресурса с идентификатором: R.drawable.qr

Теперь перейдем к написанию кода приложения.

В файле MainActivity.java в методе onCreate добавьте следующий код.

Это настраивает обработчик событий (onClick), срабатывающий когда пользователь нажимает кнопку. Остальной код напишем в методе onClick.

Начнем с загрузки изображения штрих-кода. Сначала находим ImageView по идентификатору. Затем используется BitMapFactory для декодирования ресурса R.drawable.qr в растровое изображение. Полученное растровое изображение передаем ImageView.

Далее создаем экземпляр класса BarcodeDetector, используя Builder и настраиваем его на поиск QR-кодов и матрицы данных (есть много других типов штрих-кодов, которые он мог бы найти).

Вполне возможно, что первый раз наш детектор штрих-код сработает, когда служба Google Play еще не будет готова для обработки штрих-кодов. Поэтому мы должны проверить, что наш детектор работает, прежде чем использовать его. Если нет, нам придется ждать окончания загрузки или сообщить пользователям, что нужно найти подключение к Интернету или освободить место на устройстве. Прежде чем мы обратимся к текстовому полю, нужно объявить и найти его выше в методе onCreate.

Теперь допишем метод вывода сообщения.

Теперь, когда наш детектор создан и мы знаем, что он работает, создаем кадр из растрового изображения и передаем его детектору. Тот возвращает нам массив штрих-кодов SparseArray.

Обратите внимание, что Mobile Vision API способен обнаруживать несколько штрих-кодов в одном кадре. В этом случае массив SparseArray будет заполнен несколькими записями.

Обычно на этом этапе нужно пробежать по массиву SparseArray и обработать каждый штрих-код отдельно. Нужно предусмотреть возможность, что штрих-кодов может быть несколько, или ни одного. В нашем случае мы знаем, что у нас есть только 1 штрих-код, и можем прописать жесткий код для него. Для этого мы берем штрих-код, называемый «thisCode», который будет первым элементом в массиве. Затем присваиваем значение его поля rawValue текстовому полю textView — и все.

Теперь все, что вам нужно сделать, это запустить приложение.

Запускать лучше на реальном устройстве. На эмуляторе работать не будет, потому что на эмуляторах по умолчанию отсутствует сервис Google Play.

Вот приложение запустилось на устройстве, жмем кнопку. Если вы используете изображение штрих-кода qr.png, вы увидите в текстовом поле данные, закодированные в QR-код — это адрес нашего сайта fandroid.info.

Это был простой пример приложения, демонстрирующий работу Mobile Vision API. Но полноценный сканер штрих-кодов должен получать изображение с камеры устройства, или обрабатывать превью камеры.

Разработчики подготовили пример такого приложения на Github, вы можете скачать его код по ссылке.

Клонируйте или скачайте проект, и откройте в Android Studio модуль barcode-reader.

При запуске приложения из этого проекта мы можем увидеть, как оно работает. Первоначально открывается стартовый экран, на котором можно включить автофокус или вспышку. Кнопка считывания штрих-кода запускает камеру. Приложение отслеживает появление штрих-кодов на превью и рисует рамки на обнаруженных штрих-кодах. При нажатии на область обнаруженного штрих-кода превью закрывается, передавая при этом данные обнаруженного штрих-кода в текстовое поле на стартовом экране. Подробнее смотрите в видео.

Это приложение также использует Mobile Vision API. Но при рассмотрении проекта в Android Studio можно увидеть, что кода здесь побольше, чем в нашем простом примере.

Приложение состоит из восьми классов. Три из них отвечают за интерфейс и работу с камерой.

• Класс CameraSource предоставляет управление камерой для получения предварительного просмотра.
• Класс CameraSourcePreview отвечает за отображение превью на экране.
• Класс GraphicOverlay отображает графические объекты поверх связанного предварительного просмотра камеры.
• Класс MainActivity отображает стартовое окно с настройками и кнопкой запуска сканирования, и получает данные штрих-кода для размещения в TextView.
• Класс BarcodeTrackerFactory реализует паттерн «Фабрика» и используется для создания трекеров штрих-кода — по одному для каждого штрих-кода.
• Класс BarcodeGraphicTracker это трекер, который используется для обнаружения штрих-кодов на экране, и их отслеживания для наложения графики, а также удаления графики, когда штрих-код покидает зону видимости.
• Класс BarcodeGraphic используется для отрисовки экземпляра накладываемого на штрих-код изображения с учетом его положения, размера и идентификатора.
• Класс BarcodeCaptureActivity — это активити, которое запускается при нажатии кнопки считывания штрих-кода в стартовом окне приложения. Это активити отображает превью камеры и определяет штрих-коды на нем, выполнzет их считывание и наложение графических рамок на каждый штрих-код с помощью вышеперечисленных классов.

Я не буду в рамках этого урока углубляться в более подробное объяснение кода от разработчиков, а оставлю это вам в качестве домашнего задания. Тем более что код прекрасно документирован, каждый класс и метод содержит комментарии на английском языке. Читать и разбираться в таком коде очень полезно, особенно начинающему разработчику.

Источник

Android Barcode Reader and Qr Code Scanner using Google Mobile Vision

Google’s Vision API has replaced the ZXING QR Scanner that we were using earlier. Apart from barcode scanning, it serves multiple purposes including face detection.

Advantage over legacy ZXING scanner

Google vision API is faster. It can scan calendars and business cards.
I am attaching a QR code with a calendar event.

When we scan above QR code with vision API, we get the following:

Besides calendars, we can also scan contacts, driving licenses and more.

I have created a sample of the above mentioned facility.

How to use Barcode Reader Using Google Mobile Vision

avaneeshkumarmaurya/Barcode-Reader

Barcode-Reader — Barcode Reader Using Google Mobile Vision

1. Click the above link, download the project and import barcode-reader as module

2. Include the barcode reader dependency in app’s build.gradle

3. You can just launch the scanner activity by calling this method

and get the result into onActivityResult:

4. If you want to make your own activity, implement the activity from BarcodeReader.BarcodeReaderListener and override the necessary methods.

Adding Barcode Reader in Fragment

In fragment the barcode reader can be added easily but the scanner listener barcodeReader.setListener() has to be set manually.

Check the example fragment code in BarcodeFragment.java and MainActivity.java

Adding Scanner Overlay Scanning Indicator

The overlay animation indicator displays a horizontal line animating from top to bottom. This can be useful in showing cool animations to indicate scanning progress.

To use it, add the com.notbytes.barcode_reader.ScannerOverlay on top of barcode reader fragment using Relative or Frame layout.

Additional Options

XML attribute for Barcode Reader

auto_focus — boolean, turn on/off auto focus. Default is true

use_flash — boolean, turn on/off flash. Default is false

XML attribute for Scanner Overlay Indicator

square_width — Width of transparent square

square_height — Height of transparent square

line_color — Horizontal line color

line_speed — Horizontal line animation speed

You can play the beep sound when a barcode is scanned. This code is usually called in onScanned() callback.

You can change the default beep sound by passing the file name. Your beep file should be in the project’s assets folder.

The scanning can be paused by calling pauseScanning() method.

The scanning can be resumed by calling resumeScanning() method.

Источник

Работа с ML Kit в Android: как распознавать штрихкоды

Первую в мире покупку по штрихкоду относят к 26 июня 1974 года – это была упаковка жевательной резинки в одном из супермаркетов США. Считывая информацию со штрихкода, по различным оценкам, можно ускорить операции с товарами в среднем на 30%. Сейчас штрихкоды сканируют и продавцы, и работники склада, и покупатели – например, если они хотят сделать покупку на кассе самообслуживания.

В статье рассмотрим некоторые особенности распознавания штрихкодов с помощью библиотеки ML Kit. Материал может быть полезен как начинающим разработчикам с базовыми навыками, так и опытным специалистам, которые хотят изучить новый инструмент.

ML Kit – это бесплатный мобильный SDK от Google, который позволяет использовать машинное обучение на устройствах с операционными системами Android, iOS и Flutter. В мобильной разработке это, пожалуй, простейший способ для добавления нейронных сетей в приложение. В свою очередь, это позволяет упростить реализацию некоторых функций.

Ключевые возможности ML Kit:

• Распознавание текста (в том числе и рукописного)

• Перевод текста между языками (офлайн)

• Распознавание лиц (и эмоций)

А также менее известные:

• Распознавание поз (определяет местоположение головы)

Такие функции могут быть полезны во многих приложениях, например, в туристических гидах – для перевода вывесок и указателей и вывода информации о достопримечательностях. Как пример, мы однажды участвовали в создании приложения, в котором туристы могли сфотографировать и распознать данные, чтобы не вводить их вручную.

Итак, перейдем к практике работы с ML Kit. В одном из проектов у нашего партнера была потребность заменить библиотеку для сканирования штрихкодов. Ранее заказчик использовал платную библиотеку Scandit и столкнулся с некоторыми ограничениями. На тот момент, в частности, требовалось выводить логотип библиотеки на экран сканирования кодов. Также лицензионное соглашение не исключало возможности того, что производитель может отозвать лицензию. В качестве альтернативного решения команда разработки выбрала ML Kit Barcode scanning.

Пример работы barcode scanning (Android)

Прежде всего, перед началом работы с ML Kit необходимо подключить необходимые библиотеки в gradle:

А также в manifest:

В первом случае все необходимое добавляется в установочный файл, а во втором динамически скачивается. Также в первом случае можно рассчитывать на чуть большую производительность.

Далее необходимо подготовить Detector. Это основной интерфейс в ML Kit, имеющий важнейшие методы process и close:

process производит всю обработку изображений и возвращает результаты, которые зависят от конкретной реализации интерфейса;

с помощью сlose мы высвобождаем занятые ресурсы.

Рассмотрим процесс подготовки BarcodeScanner – одного из наследников Detector:

BarcodeScanning – вариация порождающего паттерна. На вход единственного метода getClient принимает параметры нужного объекта, на выходе выдает экземпляр BarcodeScanner. В свою очередь BarcodeScannerOptions создается через стандартный Builder. В данном случае мы указали, что желаем распознавать только QR коды. Этот подход относится и к остальным функциям ML Kit.

После этого можно использовать данный Detector, ниже простой пример:

Возможные трудности

1) Realtime

Хотя ML Kit достаточно удобен в использовании, мы обнаружили некоторые «подводные камни». Основные вопросы оказались связаны с работой в режиме realtime. Во время реализации проекта у нас не было официальных примеров, поэтому мы изучали неофициальные примеры, и в некоторых из них были ошибки.

Так, первоначально мы рассматривали следующий пример (особенности получения данных с камеры рассмотрим ниже).

Хотя на большинстве устройств этот способ работал, на менее мощных он приводил к переполнению памяти. Так как detector обрабатывает кадры не мгновенно, был риск серьезной утечки памяти. Например, если каждое фото “весит” по 2 мегабайта, а в памяти одновременно находится несколько сотен кадров, это приведет к крашу приложения.

Изучив документацию ImageAnalysis, мы выяснили, что одна из причин вызова imageProxy.close() – необходимость сообщить системе о том, что приложение готово к обработке следующего кадра.

В результате мы изменили код следующим образом:

При такой реализации в памяти всегда находился только один кадр, и проблема с крашем на малопроизводительных устройствах была решена.

2) Адаптация

Также одной из наших задач была адаптация ML Kit к потребностям конкретного проекта. В частности, предыдущая библиотека умела обрабатывать как черно-белые, так и бело-черные штрихкоды. В свою очередь, ML Kit на старте работы негативы не понимал.

Для решения проблемы мы изменили код. Предыдущий вариант:

Новый вариант стал более сложным, с предварительной обработкой:

Здесь мы получали картинку как массив байтов и разделяли ее на позитив и негатив, которые отправляли по отдельности в detector.

3) CameraX

Ещё один баг, с которым мы столкнулись, касался неправильного использования разрешения в CameraX. Мы ставили максимальное разрешение 1920×1080.

Однако, в CameraX на выходе получались дефолтные 320×640. Мы выяснили, что порядок width и height зависит от ориентации, и для “портретного” вывода в нашем случае нужно было следующее:

Заключение

После настройки и внедрения в проект мы убедились, что ML Kit соответствует потребностям приложения и может заменить предыдущую библиотеку. В некоторых случаях платная библиотека была эффективнее, например, на небольшой доле «смазанных» штрихкодов. В свою очередь, библиотека ML Kit полностью бесплатная и не требует добавления своего логотипа на экран сканирования. В результате после тестирования владелец приложения решил полностью перейти на ML Kit.

Спасибо за внимание! Надеемся, что материал был вам полезен.

Источник