Category: Developer

เนื่องด้วยได้รับโจทย์ให้พัฒนาแอปพลิเคชัน ที่สามารถแสกนบาร์โค้ดได้เมื่อได้ค้นหาดูก็พบชื่อของ Library ที่แรกเริ่มเขียนด้วยภาษา Java และถูก Port ให้รองรับภาษาอื่นๆอีกมากมาย เป็นที่นิยม และเป็น Open Source นั้นคือ ZXing โดยในบทความนี้จะแสดงตัวอย่างวิธีการนำ ZXing.Net.Mobile มาใช้งานร่วมกับ Xamarin.iOS

ขั้นตอนการนำมาใช้งาน

ตัวอย่างในบทความใช้ Visual Studio 2019 16.8.0 ติดตั้ง Work Load Xamarin.iOS

1.สร้างโปรเจคใหม่โดยเลือก Template ชื่อ iOS App (Xamarin) และกำหนดค่าดังรูป

2. โดยโครงสร้างไฟล์ของโปรเจคมีดังรูป

3. เปิดไฟล์ Main.storybord สร้าง View และเพิ่มปุ่ม btnScanBarcode (สำหรับ Xamarin.iOS บน Windows จะไม่สามารถแก้ไขไฟล์ .storybord ได้แล้วในเวอร์ชันนี้ ต้องทำบน macOS เท่านั้น)

4.ติดตั้ง ZXing.Net.Mobile ผ่าน Nuget Package โดยคลิกขวาที่ชื่อโปรเจค เลือก Manage Nuget Packages ค้นหาคำว่า ZXing เลือก Install

5.สร้าง Controller สำหรับ View ที่ได้สร้างไว้ก่อนหน้านี้ และเพิ่มโค้ดดังนี้

using System;
using UIKit;
using ZXing.Mobile;

namespace ZXingScanBarcode
{
    public partial class ViewController : UIViewController
    {
        public ViewController(IntPtr handle) : base(handle)
        {
        }

        public override void ViewDidLoad()
        {
            scanner = new MobileBarcodeScanner(this.View);
            btnScanBarcode.TouchUpInside += async (sender, e) =>
            {
                scanner.UseCustomOverlay = false;
                scanner.TopText = "Hold camera up to barcode to scan";
                scanner.BottomText = "Barcode will automatically scan";

                var result = await scanner.Scan(false);

                HandleScanResult(result);
            };

        }

        void HandleScanResult(ZXing.Result result)
        {
            this.InvokeOnMainThread(() =>
            {
                if (result != null && !string.IsNullOrEmpty(result.Text))
                {
                    //แสดงค่าที่อ่านได้ใน UILabel
                    lblBarcode.Text = result.Text;

                    //เชื่อมต่อ API เพื่อใช้บาร์โค้ดที่อ่านได้ทำอะไรบางอย่าง ตรงนี้             
                }
                else
                {
                    UIAlertController alert = UIAlertController.Create("Scanning Canceled!", string.Empty, UIAlertControllerStyle.Alert);
                    alert.AddAction(UIAlertAction.Create("OK", UIAlertActionStyle.Default, null));
                    PresentViewController(alert, true, null);
                }
            });
        }
    }
}

6. จากนั้นให้เปิดไฟล์ info.plist เพื่อเพิ่มข้อมูลคำอธิบายการขอสิทธิการใช้กล้อง และส่วนอื่นๆที่ ZXing ต้องการดังรูป (ในส่วนคำอธิบายสามารถปรับเปลี่ยนให้ดีกว่านี้ได้)

7.เพียงเท่านี้ก็สามารถกด Run เพื่อทดสอบกับอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อได้แล้ว (ไม่สามารถทดสอบบน Simulator ได้เนื่องจากต้องใช้กล้อง)

สำหรับบทความนี้ค่อนข้างจำเพาะเจาะจงกับเครื่องมือที่ใช้พัฒนาแอปพลิเคชัน ที่จะต้องเป็น Xamarin.iOS บน Visual Studio เท่านั้น แต่ด้วยชื่อของ ZXing ท่านที่ใช้เครื่องมืออื่นๆสามารถนำไปค้นหาเวอร์ชัน และวิธีการใช้งานสำหรับเครื่องมือนั้นๆเพิ่มเติมได้ อย่างน้อยก็เป็นการแนะนำให้นักพัฒนาที่ได้อ่านบทความนี้ ได้รู้จัก Library ในงานด้านนี้เพิ่มอีก 1 ตัวครับ

นักพัฒนาหลายๆ ท่านที่ออกรายงานด้วย Crystal Report อาจจะมีความต้องการแสดงสัญลักษณ์เครื่องหมายต่างๆ บนตัวรายงาน แต่ไม่มีเครื่องมือที่ออกแบบมาเพื่อการนี้โดยตรง แต่เราสามารถทำได้ด้วยวิธีการดังต่อไปนี้

1. สร้าง Formula Field และกำหนดชื่อให้เรียบร้อย

2. ป้อนคำสั่ง Chr(254) จากนั้น Save

3. เพิ่ม formula field ที่เพิ่งสร้างลงไปในรายงาน และเปลี่ยนฟอนต์ให้เป็น “Windings”

4. เมื่อทดสอบดูรายงาน ก็จะแสดงเป็นเครื่องหมายถูกภายในกล่องสี่เหลี่ยมดังภาพ

5. นอกจากนี้เราสามารถกำหนดให้แสดงผลเป็นรูปแบบอื่นๆ ได้ด้วยการแก้ไขโค้ดเป็นอย่างอื่น เช่น

6. เมื่อเราทราบโค้ดของสัญลักษณ์ที่เราต้องการแล้ว เราก็สามารถควบคุมการแสดงผลด้วยการเพิ่มเงื่อนไขใน Formula Field ดังตัวอย่าง

If {Table.Gender} = "M" Then
    Chr(254)    //แสดงเครื่องหมายถูกในกล่องสี่เหลี่ยม
Else
    Chr(168)    //แสดงกล่องเปล่า
End If

อ้างอิง

https://stackoverflow.com/questions/279907/checkbox-in-a-crystal-report

สำหรับแอปพลิเคชันที่มีส่วนค้นหาแล้วนั้น หนีไม่พ้นคำถามจากผู้ใช้ว่า ถ้าสะกดคำผิดจะค้นเจอมั้ย (ก็ไม่เจอซิครับ) พร้อมยกตัวอย่างความสามารถในการแก้คำผิดของ Google, Bing ให้ฟัง สำหรับนักพัฒนาตัวคนเดียว หรือทีมงานเล็กๆ ที่ไม่สามารถใช้แนวทาง API แบบต้องมีค่าใช้จ่าย หรือ Machine Learning ที่ต้องใช้ความรู้เฉพาะด้าน ผมก็มี Library ขนาดเล็กที่อาศัยวิธีการทางสถิติ และไฟล์คลังคำศัพท์ (Dictionary) มาใช้งานไปก่อนครับ โดยได้ทำการทดสอบประสิทธิภาพเปรียบเทียบกับ PyThaiNLP, WeCantSpell.Hunspell มาแล้วทั้งในด้านความเร็ว และความถูกต้อง พบว่าดีที่สุด นั้นคือ NHunspell

ขั้นตอนการนำมาใช้งาน

ในตัวอย่าง เป็นการนำมาใช้งานร่วมกับ Console Application

1.เปิด Nuget Manager ด้วยการ คลิกขวาที่ชื่อโปรเจค เลือก Manage Nuget Packages

2.ค้นหา NHunspell เลือก Install

3.สร้างโฟลเดอร์สำหรับเก็บไฟล์ Dictionary โดยสามารถดาวส์โหลดได้จาก https://github.com/LibreOffice/dictionaries นำไปวางไว้ที่ [ProjectPath]/bin/Debug

4.สร้างโฟลเดอร์สำหรับเก็บไฟล์คำตัวอย่าง sentense_list.txt โดยมีบรรทัดละ 1 คำ เพื่อทำการโหลดข้อมูลเข้ามาให้ Library ประมวลผล และเก็บไฟล์ผลลัพธ์ไว้ที่ suggest_result.txt นำไปวางไว้ที่ [ProjectPath]/bin/Debug

5. จากนั้นก็เขียนโค้ดในไฟล์ Program.cs ดังนี้

using System;
using System.IO;
using System.Collections.Generic;
using System.Text.RegularExpressions;
using NHunspell;

namespace SpellCheckTest
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            try
            {
                using (var sr = new StreamReader("example_data/sentense_list.txt"))
                {
                    //อ่านรายการคำ
                    string searchterm = sr.ReadToEnd();
                    string[] searchtermArray = searchterm.Split(Environment.NewLine.ToCharArray(), StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);

                    Console.WriteLine("Processing...");

                    using (var sw = new StreamWriter("example_data/suggest_result.txt"))
                    {
                        foreach (string sentense in searchtermArray)
                        {
                            string result = string.Empty;
                            var startTime = System.DateTime.Now.Ticks;

                            //ส่งคำให้ NHunspell ประมวลผล
                            result = SuggestNHunSpell(sentense);

                            var endTime = System.DateTime.Now.Ticks - startTime;
                            TimeSpan elapsedSpan = new TimeSpan(endTime);

                            //เขียนผลการตรวจสอบ และเวลาที่ใช้ลงในไฟล์ผลลัพธ์
                            sw.WriteLine(result);
                            sw.WriteLine(string.Format("{0}", elapsedSpan.TotalSeconds));
                            sw.WriteLine();
                            sw.Flush();
                        }
                    }

                    Console.WriteLine("Process Complete.");
                    Console.ReadKey();
                }
            }
            catch (IOException e)
            {
                Console.WriteLine("The file could not be read:");
                Console.WriteLine(e.Message);
                Console.ReadKey();
            }
        }

        /// <summary>
        /// NHunSpell
        /// </summary>
        /// <param name="sentence"></param>
        /// <returns></returns>
        private static string SuggestNHunSpell(string sentence)
        {
            //ตรวจสอบว่าเป็นภาษาอังกฤษ หรือภาษาไทย
            bool IsEnglish = Regex.IsMatch(sentence.Replace(" ", string.Empty), "[a-zA-Z]");

            string dictPath = IsEnglish ? "dict/en_US.dic" : "dict/th_TH.dic";
            string affixPath = IsEnglish ? "dict/en_US.aff" : "dict/th_TH.aff";
            
            //โหลดไฟล์ Dict และ Affix 
            using (Hunspell hunspell = new Hunspell(affixPath, dictPath))
            {
                //ตรวจสอบว่าสะกดถูกหรือไม่
                if (!hunspell.Spell(sentence))
                {
                    List<string> suggestions = hunspell.Suggest(sentence);
                    if (suggestions.Count > 0)
                    {
                        //คืนค่า รายการคำที่น่าจะเป็นคำสะกดที่ถูกต้อง
                        return sentence + " : " + string.Join(",", suggestions);
                    }
                }
            }

            //หากตรวจสอบว่าสะกดถูกแล้ว บันทึกผลว่า Correct
            return sentence + ": Correct";
        }
    }
}

6.จากนั้นทำการ Run แบบ Debug จะปรากฎหน้าจอ Command Line แสดงข้อความ Processing… รอจนเห็นคำว่า Process Complete. แสดงว่าทำการประมวลผลเสร็จแล้ว

7.ผลลัพธ์จะถูกบันทึกลงในไฟล์ suggest_list.txt ดังรูป

ในตัวอย่างนี้ เป็นเพียงโปรเจคสำหรับทดสอบการเรียกใช้งาน และดูผลลัพธ์ของ Library เท่านั้น การนำไปใช้งานร่วมกับระบบยังต้องการ การประยุกต์ให้เหมาะสมกับแต่ละระบบ แต่ก็หวังว่าจะเป็นประโยชน์กับคนที่กำลังหาเครื่องมือที่ใช้ตรวจสอบการสะกดคำให้กับระบบของตัวเองอยู่ไม่มาก ก็น้อยครับ