QZXing:Qt二维码处理完全指南
QZXing是一个基于Qt/QML的封装库,为著名的ZXing图像处理库提供了便利的接口,专注于一维码和二维码的解码与编码功能。该库设计精巧,分为不同的依赖层级,满足从核心功能到支持QML交互的各种需求。
项目快速上手
安装与配置
克隆项目到本地
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/qz/qzxing
集成到你的Qt项目
- 对于仅需核心功能的应用,在.pro文件中包含:
include(QZXing/QZXing.pri)
- 若要使用QML特性,添加:
CONFIG += qzxing_qml
核心功能特性
QZXing支持以下条码类型的解码:
- UPC-A、UPC-E
- EAN-8、EAN-13
- ITF、Code 39、Code 93、Code 128 (GS1)
- Codabar、QR Code、Data Matrix
- Aztec (beta)、PDF 417
支持以下条码类型的编码:
- QR Code
实战代码示例
C++解码示例
#include "QZXing.h"
int main()
{
QImage imageToDecode("file.png");
QZXing decoder;
decoder.setDecoder(DecoderFormat_QR_CODE | DecoderFormat_EAN_13);
QString result = decoder.decodeImage(imageToDecode);
}
QML实时扫码
在QML环境中,首先在main.cpp中注册类型:
QZXing::registerQMLTypes();
然后在QML文件中使用:
import QZXing 3.3
ApplicationWindow {
visible: true
width: 640
height: 480
title: "Qt QZXing Filter Test"
Camera {
id: camera
focus {
focusMode: CameraFocus.FocusContinuous
focusPointMode: CameraFocus.FocusPointAuto
}
}
VideoOutput {
id: videoOutput
source: camera
filters: [ zxingFilter ]
}
QZXingFilter {
id: zxingFilter
decoder {
enabledDecoders: QZXing.DecoderFormat_EAN_13 |
QZXing.DecoderFormat_CODE_39 |
QZXing.DecoderFormat_QR_CODE
onTagFound: {
console.log(tag + " | " + decoder.foundedFormat());
}
}
}
}
编码功能使用
C++编码示例
QString data = "text to be encoded";
QImage barcode = QZXing::encodeData(data);
QML编码示例
Image{
source: "image://QZXing/encode/" + inputField.text;
cache: false;
}
依赖控制
QZXing提供三个级别的依赖控制:
核心功能 (QZXing core) 仅需要QtCore和QtGui模块
核心 + QML功能 添加QML支持,需要Qt Quick模块
QZXingFilter 提供实时视频流解码,需要Qt Multimedia模块
高级功能
自定义解码设置
decoder.setSourceFilterType(QZXing::SourceFilter_ImageNormal);
decoder.setTryHarderBehaviour(QZXing::TryHarderBehaviour_ThoroughScanning |
QZXing::TryHarderBehaviour_Rotate);
性能优化
QZXingFilter组件支持实时视频流处理,可以显示解码帧率和性能统计:
Text {
text: (1000 / zxingFilter.timePerFrameDecode).toFixed(0) + "fps"
}
应用场景
- 移动端实时扫码:结合摄像头功能,打造流畅的二维码扫描体验
- 数据采集系统:库存管理、会议签到等场景的快速条码识别
- 自动化处理:集成到工作流程中,实现自动化的数据录入
通过QZXing,开发者可以轻松为Qt应用添加专业的二维码处理能力,提升用户体验和数据处理效率。该库的模块化设计使其能够灵活适应不同的项目需求,从简单的静态图片解码到复杂的实时视频流处理都能胜任。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考



