Распознавание qr кода android studio

Распознавание qr кода android studio

В народе довольно популярны приложения, умеющие сканировать штрих коды и QR-коды на различных вещах и продуктах и выдающие о них необходимую полезную информацию. В сегодняшнем уроке мы сделаем свое собственное приложение, способное работать с этими замысловатыми кодами. Но наше приложение не будет полностью работающим сканером, написанным лично нами, мы сделаем всего лишь приложение, которое будет использовать для анализа кодов известное на Play Market приложение под названием Barcode Scanner (бесплатное). Наше приложение будет с помощью намерения Intent запускать это упомянутое выше приложение, там будет происходить анализ необходимого кода, а результат анализа будет передаваться назад нашему приложению с помощью метода OnActivityResult, а затем высвечиваться уже в нашем приложении с помощью всплывающего Toast сообщения.

Для начала создаем новый проект, выбираем Blank Activity.

Первым делом создадим пользовательский интерфейс приложения. Он будет состоять из двух кнопок для запуска сканеров штрих кода и QR-кода. При нажатии на кнопки пользователю будет предложено загрузить приложение Barcode Scanner с маркета. Открываем файл activity_main.xml и добавляем туда следующие элементы:

Теперь переходим к работе с кодом. В принципе, ничего нового мы здесь не увидим, все довольно знакомое. Переход на другое приложение с помощью Intent, выполнение alert dialog для предложения пользователю перейти на Play Market для загрузки сканера, метод для обработки результатов программы сканера и получения данных с него OnActivityResult и их вывод в Toast сообщении.

Открываем файл MainActivity.java и добавляем в него следующий, довольно понятный код:

Вот и все, на этом наш сканер готов. Запускаем и проверяем:

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

Creating a Barcode Scanner using Android Studio

Step by step guide to building a barcode scanning application using Android Studio.

What is this article about

This article will guide you through creating an android application using which you can make use of your mobile camera to scan a barcode and read the data in them.

Prerequisite

1. The latest version of Android Studio installed. ( download from here )
2. A mobile device to test the application. (you can make use of the inbuild android emulator but in some pc, it may cause some issues.)
3. Knowledge of java or any object-oriented programing language.

Let’s write some code

1. Create a new application in android studio and name it Barcode Scanner.
2. Open up your app-level Gradle file and add the below dependency there.

3. Now hit on Sync now button and wait for the build to complete. Once the build is complete open up your manifest file and add the necessary permissions.

also, add the metadata field in your manifest file, inside the application tag and above the activity tag.

here’s a full view of my manifest file

4. Now you have set up all the dependency needed for the barcode scanner to work and all the permission necessary. Let’s build the UI for the app.

5. Open your activity_main.xml file and write the below code inside.

Now your view should look something like this

here we have something called a sufaceview in android and a textview field to display the text scanned by the barcode.

SurfaceView: It provides a dedicated drawing surface embedded inside the view hierarchy.

You have completed the UI code for the Barcode App, now let’s write the java code to make wonders happen.

6. Open MainActivity.java file and you will see the following code.

let’s add some code of our own

7. First, we need to bind the views.

8. Now we will write the method to scan the image for a barcode.

this method will help us scan and display the text in the textview we created in the XML file.

9. The complete java code will look something like this.

Now try scanning this barcode and you will see the value that is embedded in the barcode in the textview.

The final screen should something like this.

Источник

Генерируем и сканируем QR/BAR коды

В статье приводится короткий пример, как встроить в своё приложение генератор и/или сканер QR кодов (или штрих-кодов), и тем самым облегчить себе задачу передачи с устройства на устройство коротких объемов информации.

QR-коды пришли на смену устаревшим штрих-кодам (далее вместо ‘Bar code’) и все плотнее входят в нашу жизнь, их используют в десятках различных решений от передачи ссылок на сайт, до сложных систем авторизаций и покупок.

Подробно узнать что такое QR-код можно в подробностях узнать из статьи Читаем QR код

Для выполнения поставленой задачи нам понадобится 2 библиотеки из двух проектов:

• ZBar bar code reader
• ZXing («Zebra Crossing»)

Сканируем QR-коды

Тут есть одна особенность, result = scanner.scanImage(codeImage) иногда возвращет корректный результат, даже когда нет никакого QR-кода перед камерой. То есть, камера иногда распознает что то даже в обычной размытой картинке. Поэтому рекомендую ввести дополнительную проверку на размер прочитанного кода или на соответствие ожидаемому формату.

Генерируем QR-коды

В этом случае уже будут задействованы ресурсы библиотеки ZXing.
Входные парамеры encodeAsBitmap: текст или код для кодирования, стандарт в который мы кодируем, размеры картинки на выходе.

Что на счёт Штрих-кодов?

Сканер понимает все виды штрих-кодов без каких-либо модификаций, из коробки.

Генератор же модифицируется не просто, а очень просто:
в функцию encodeAsBitmap передаем в поле format вместо BarcodeFormat.QR_CODE, что нибудь вроде BarcodeFormat.CODE_128, что будет соответствовать штрих-коду стандарта Code 128

Пару советов напоследок

Имейте ввиду, что работа с камерой может иметь свои особенности на разных платформах

Замечено, что метод
постоянно теряет память (есть Memory Leak) ввиду того что буфер кадра постоянно создается и очищается на каждом новом превью кадре с камеры.
Для того, что бы этого избежать, есть возможность использовать CallbackBuffer для выделения статичного буфера под превью кадры.
Это действительно помогает избавится от утечек памяти и даже увеличивает фрейм-рейт у превью картинки с камеры.
Но!, нашлась модель телефона, которая ни в какую не захотела работать с превью буфером и не факт что не найдутся еще, поэтому оставил в примере более надежный способ.

Генерация штрихкодов имеет ограничения согласно выбранному стандарту: максимальный размер в байтах, разрешенные смиволы и т.д.
Изучите особенности линейных штрикодов, для того что бы обеспечить совместимость отображаемых вами штрих-кодов с магазинными сканерами

Источник

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