Камера и Flutter

[TDMNS]

Я бы послушал вживую. Записи нет?

У меня очень много вопросов, автор надеюсь получу ответы на них.

1. Скорость сканирования замеряли и на iOS и на Android?

2. Как считали скорость? Среднее взяли?

3. Есть ли какая-то зависимость от чего-либо?

4. Какая все таки финальная скорость сканирования? 4-5 секунд?

5. Почему выбрали именно гугл сервис? Гугл разве единственный в этом секторе?

[kcliffor]

Запись должна быть где-то, но не знаю где

1) Точные метрики конкретно не делал, но на Android когда проверял, как я уже сказал точно меньше 0,5 с. Практически мгновенно. Могу дополнить статью метриками )

2) Stopwatch и среднее )

3) конкретно ML гугла если брать, то тут зависимость чисто от устройства пользователя. Но даже не на самых свежих девайсах распознавание не заставляет сильно ждать.

Если говорим про весь процесс распознавания (c ML сервера и с получением инфо о товаре) , то тут все завязано больше на сервер естественно. Зачастую тупил. И как раз и доходило до 10 сек.

4) Весь процесс сканирования (измерял с помощью Stopwatch) сейчас 4-5 сек, там много запросов именно с инфой о товаре. сам баркод распознается мгновенно.

5)Все просто. Когда пришел на проект, сервис гугла уже был. Решил рассказать :) Глянул по поводу других ML, особо инфы не нашел.

[gun_dose]

Я так и не понял, зачем баркод отправлять на ML-сервер. Что мешает привести его к нужной форме прямо на устройстве?

[kcliffor]

ML на сервере абсолютно верно распознает баркод, а вот гугла подменяет разделитель FNC1 на GS. До изменения правил, ML гугла служила только для того, чтобы понять, есть ли в объективе баркод

[gun_dose]

Я понимаю, что при распознавании на устройстве разделители неправильные. Но разве не проще прямо на устройстве произвести манипуляции с уже строковым представлением отсканированного кода и заменить разделители на нужные? С точки зрения масштабируемости нагрузки и с точки зрения затрат клиента тот факт, что вы вынесли это на сервер, даёт огромный минус.

[kcliffor]

Так а если на самом деле в баркоде придет GS, а мы заменим его на FNC1? такие коды (с GS) тоже бывают

[gun_dose]

Спасибо, теперь немного понятнее. А вы выясняли, это ошибка в самом ML-kit или в его флаттеровском "обвесе"?

[kcliffor]

В самом ML-kit. Там вся обработка в нативе

[surarus]

Согласен. ML-сервер здесь абсолютно лишний. Там простоя логика контрольного числа и разделителей формата GS1. Так у каждого параметра закодирована строгое количество символов или range.