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-ML
-Kit是一个能够将谷歌专业的机器学习知识带到应用中的极其简单易用的封装包。无论您是否有机器学习的经验，您都可以在几行代码中实现您想要的功能。甚至，您无需对神经网络或者模型优化有多深入的了解，也能完成您想要做的事情。
-基于现有的API您可以很轻松的实现文字识别、条码识别、图像标签、人脸检测、对象检测等功能；另一方面，如果您是一位经验丰富的ML开发人员，ML
-kit甚至提供了便利的API，可帮助您在移动应用中使用自定义的TensorFlow Lit模型。
+ML Kit是一个能够将谷歌专业的机器学习知识带到应用中的极其简单易用的封装包。无论您是否有机器学习的经验，您都可以在几行代码中实现您想要的功能。甚至，您无需对神经网络或者模型优化有多深入的了解，也能完成您想要做的事情。
+基于现有的API您可以很轻松的实现文字识别、条码识别、图像标签、人脸检测、对象检测等功能；另一方面，如果您是一位经验丰富的ML开发人员，ML Kit甚至提供了便利的API，可帮助您在移动应用中使用自定义的TensorFlow Lit模型。
 
 ## GIF 展示
 
@@ -250,7 +248,6 @@ implementation 'com.github.jenly1314.MLKit:mlkit-text-recognition:1.4.0'
 
 > 扫描预览界面内部持有 **CameraScan**，并处理了 **CameraScan** 的初始化（如：相机权限、相机预览、生命周期等细节）
 
-
 ### CameraScan配置示例
 
 **CameraScan** 里面包含部分支持链式调用的方法，即调用返回是 **CameraScan** 本身的一些配置建议在调用 **startCamera()** 方法之前调用。
@@ -331,6 +328,24 @@ getCameraScan().setPlayBeep(true)//设置是否播放音效，默认为false
 </FrameLayout>
 ```
 
+### 条形码检测分析示例（**mlkit-bar-code-scanning**）
+
+#### 支持检测识别的条形码格式主要有：
+  * 线性格式：Codabar, Code 39, Code 93, Code 128, EAN-8, EAN-13, ITF, UPC-A, UPC-E
+  * 2D格式：Aztec, Data Matrix, PDF417, QR Code
+
+```kotlin
+        BarcodeDecoder.process(bitmap, object : OnAnalyzeListener<List<Barcode>?> {
+            override fun onSuccess(result: List<Barcode>) {
+                // 分析成功
+            }
+
+            override fun onFailure(e: Exception?) {
+                // 分析失败
+            }
+        })
+```
+
 ### 各个module的使用示例
 
 #### mlkit-camera-core