基于zbar的二维码识别和机器人视觉巡线，附源码，使用ROS 2与OpenCV 结合的方式，让机器人识别二维码并执行设定动作

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前言

微信登录要扫二维码，手机支付要扫二维码，共享单车也要扫二维码。除了这些在日常生活中已经非常普及的扫码场景之外，二维码在工业生产中也已经普遍应用，比如使用二维码标记物料型号，或者在二维码中保存产品的生产信息，只要通过相机扫一扫，很快就可以看到对应的内容。

既然二维码可以保存很多信息，那有没有可能和机器人应用结合？当然没有问题，在很多机器人应用场景中也有广泛的二维码识别需求。二维码识别和机器人视觉巡线类似，大家同样可以使用ROS 2与OpenCV 结合的方式，让机器人识别二维码并执行预先在二维码中设定的一些动作。

二维码扫描库——Zbar

Zbar 是一个开源的条形码和二维码扫描库，可以用于快速识别和解码条形码和二维码。安装起来也非常简单，只需要执行以下命令：

$ sudo apt install libzbar-dev

Zbar库的功能主要包含以下四个部分：

1、图像获取与预处理 Zbar 首先需要获取输入图像，可以从相机捕获实时图像，也可以是已保存的静态图像文件。在处理之前，通常需要对图像进行预处理，如灰度化、降噪、边缘检测等操作，以提高后续解码的准确性和效率。

2、符号定位与定位模式 Zbar 使用图像处理技术来定位输入图像中的条形码或二维码符号。对于不同类型的符号（如二维码、一维条形码等），Zbar 会采用不同的定位算法和策略来确定符号的位置和边界。对于二维码，通常会检测其定位模式（Finder Patterns）以及可能的三个定位角。

3、符号解码一旦符号被正确定位，Zbar 就会进行解码操作。对于一维条形码，这涉及到解析条形的宽度和间距信息，然后映射到特定的编码规则（如 EAN-13、Code 128 等）。对于二维码，Zbar 则会解析图案中的数据矩阵，根据 QR 码或 Data Matrix 码的编码规则提取数据。

4、数据输出与应用集成 Zbar 解码成功后，会输出识别到的数据内容，如文本、网址、数字等。这些数据可以被进一步处理，用于应用程序的功能实现，如自动填充表单、商品信息查询、登录验证等。

代码实现

#include "rclcpp/rclcpp.hpp"#include "sensor_msgs/msg/image.hpp"#include <cv_bridge/cv_bridge.hpp>#include "opencv2/opencv.hpp"#include "opencv2/imgproc.hpp"#include "opencv2/imgcodecs.hpp"#include "opencv2/highgui.hpp"#include "zbar.h"#include <std_msgs/msg/string.hpp>
class QrCodeDetection : public rclcpp::Node{
  
  public:<