Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Сканер штрих-кода в собственном приложении Google Glass

В настоящее время я пытаюсь вызвать сканер штрих-кода из своего собственного приложения Google Glass. Что я сделал до сих пор, так это создал новое намерение, которое выглядит так:

Intent objIntent = new Intent("com.google.zxing.client.android.SCAN"); 
objIntent.putExtra("SCAN_MODE", "QR_CODE_MODE"); 
startActivityForResult(objIntent, 0);

Я всегда получаю следующую ошибку:

не обнаружено действий для обработки намерения com.google.zxing.client.android.scan

Должен ли я импортировать что-то особенное? Я знаю, что существует реализация Glass под названием BarcodeEye, но на самом деле это полностью работающая стеклянная посуда, не так ли?

EDIT: теперь я могу открыть сканер штрих-кода :) Я импортировал текущий / android из текущей библиотеки ZXing, добавил к нему текущий core-SNAPSHOT и пометил его как проект библиотеки. В моем основном приложении я добавил /android в качестве библиотеки, а также добавил файл SNAPSHOT. С помощью следующего кода я прямо сейчас могу открыть сканер штрих-кода:

     Intent objIntent = new
     Intent("com.google.zxing.client.android.SCAN");
     objIntent.putExtra("SCAN_MODE",
     "ONE_D_MODE,QR_CODE_MODE,PRODUCT_MODE,DATA_MATRIX_MODE");
     startActivityForResult(objIntent, UPC_CODE_REQUEST);

Проблема на данный момент заключается в том, что после успешного сканирования приложение не возвращается к действию, из которого я назвал намерение для штрих-кода. Он просто закрывает сканер штрих-кода, а также мое основное приложение. Я не получаю никаких ошибок из консоли. Может кто знает что происходит и почему не вызывается метод onActivityResult.

Привет Стеф

android zxing google-glass google-gdk
06.11.2014

Ответы:


1

Это довольно запутанно. Вы пытаетесь вызвать внешнее приложение с помощью Intent, но оно не существует, о чем вам говорит ошибка. Вы можете попробовать собрать и установить приложение Glass из исходного проекта с открытым исходным кодом, чтобы соответствовать Intent: https://github.com/zxing/zxing/tree/master/glass

Вы импортируете приложение, /android которое нельзя «импортировать» в другие проекты. Он не предназначен для Glass, но может плохо работать. Но ничего из этого не нужно, если вы используете намерения из своего приложения.

08.11.2014
  • Эй, я на самом деле прошел этот учебник damianflannery.wordpress.com/2011/06/13/ и подумал, что это было бы правильно, не так ли? 08.11.2014
  • Не для Glass, и нет, не совсем уместно клонировать приложение таким образом. 08.11.2014
  • Так что же вы тогда предлагаете? Берете приложение ZXing Glass и используете это? Я читал, что с этим я могу сканировать только QR-коды. 09.11.2014
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..