H5移动版识别二维码和条形码

H5实现扫描二维码 扫描二维码是app常用的一种基础功能,该功能使用户能够方便地登录、浏览网站、获取信息等操作,鉴于此,把该功能引入H5,利用H5实现扫描二维码功能在把扫描二维码功能引入H5的过程中,通过对比5中工具库找到了两种比较好用的第三方库。接下来就对这两种库进行记录。 阅读详情

H5移动版识别二维码和条形码(PC和移动端都兼容)

一.需要引入JS文件

<script src="https://www.jq22.com/jquery/jquery-1.10.2.js"></script>
	<script type="text/javascript" src="js/DecoderWorker.js"></script>
	<script type="text/javascript" src="js/exif.js"></script>
	<script type="text/javascript" src="js/BarcodeReader.js"></script>
	<script type="text/javascript" src="js/llqrcode.js"></script>
	<script type="text/javascript" src="js/webqr.js"></script>

项目下载地址

二.Html文件

<!DOCTYPE html>
<html>
<head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
  <meta name="description" content="QR Code scanner">
  <meta name="keywords" content="qrcode,qr code,scanner,barcode,javascript">
  <meta name="language" content="English">
  <meta name="copyright" content="Lazar Laszlo (c) 2011">
  <meta name="Revisit-After" content="1 Days">
  <meta name="robots" content="index, follow">
  <meta content="width=device-width,initial-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=0" name="viewport"/>
<title></title>
<style type="text/css">
.imghelp{
  width: 100%;
  z-index:100;
  opacity: 0;
}
.selector{
  cursor:pointer;
}
.btn {
	width: 290px;
	border: 1px #000 solid;
	position: absolute;
}
ul{
  margin-bottom:0;
  margin-right:40px;
}
li{
  display:inline;
  padding-right: 0.5em;
  padding-left: 0.5em;
  font-weight: bold;
  border-right: 1px solid #333333;
}
li a{
  text-decoration: none;
  color: black;
}
.tsel{
    padding:0;
}
.hide {
  display: none;
}
.border {
  border:1px #000 solid;
}
</style>
</head>

<body>
	<div id="main">
		<div id="header">
		  <p id="mp1">
		  </p>
		</div>
		<div id="mainbody" style="display: inline;">
		  <table class="tsel" border="0" width="100%">
			<tbody>
			  <tr>
				<td valign="top" align="center" width="50%">
				  <table class="tsel" border="0">
					<tbody>
					  <tr>
						<td><img class="selector hide" id="webcamimg" onClick="setwebcam()" align="left" style="opacity: 1;"></td>
						<td>
						  <img class="selector hide" id="qrimg"  onClick="setimg()" align="right" style="opacity: 0.2;">
						</td>
					  </tr>
					  <tr>
						<td colspan="2" align="center">
						  <div id="outdiv">
							<div id="qrfile"><canvas id="out-canvas" class="border" width="290"></canvas>
								<div class="imghelp">
									  <div class="btn">点击选择二维码</div>
									  <input class="imghelp" type="file" onChange="handleFiles(this.files)"/>
								</div>
							</div>
						  </div>
						</td>
					  </tr>
					</tbody>
				  </table>
				</td>
			  </tr>
			  <tr>
				<td colspan="3" align="center">
				  <img class="hide" >
				</td>
			  </tr>
			  <tr>
				<td colspan="3" align="center">
				  <div>
					<span>
						扫描结果:
					</span><input type="text"  id="result">
				  </div>
				</td>
			  </tr>
			</tbody>
		  </table>
		</div>
	</div>
	<canvas id="qr-canvas"></canvas>
	<!--条形码-->
	<input type="file" style="display:none" id="barCode" capture="camera" accept="image/*" mutiple="mutiple" capture="camera" />
	<div class="m-12" style="width: 100%;display: flex;justify-content: center;align-content: center;flex-direction: column;">
		<div style="width: 300px;margin: 0 auto;">
			<img id="img" class="mt-12" width="300" height="180" style="display:block;text-align: center;" />
			<p class="codeInfo"></p>
			<button type="button" onClick="$('#barCode').click()"  style="width: 300px;">点击识别条形码</button>
		</div>
	</div>
	<script src="https://www.jq22.com/jquery/jquery-1.10.2.js"></script>
	<script type="text/javascript" src="js/DecoderWorker.js"></script>
	<script type="text/javascript" src="js/exif.js"></script>
	<script type="text/javascript" src="js/BarcodeReader.js"></script>
	<script type="text/javascript" src="js/llqrcode.js"></script>
	<script type="text/javascript" src="js/webqr.js"></script>
	<script type="text/javascript">
		load();
		function login () {
			var hostSn = document.getElementById('result').value;
		};
		$(function() {
			compatibleInput();
			var timeStart = '';
			var timeEnd = '';
			BarcodeReader.Init();
			BarcodeReader.SetImageCallback(function(result) {
				console.dir(result);
				if(!result.length) {

					$(".codeInfo").html('条形码读取失败');
					return
				}
				var barcode = result[0];
				if(barcode.Value) {
					$(".codeInfo").html('扫描结果:' + barcode.Value);
				}
				timeStart1 = new Date()
				console.log(timeStart1)
				var date3 = timeStart1.getTime() - timeStart.getTime() //时间差的毫秒数
			});
			document.querySelector("#barCode").addEventListener('change', function(evt) {
				timeStart = new Date()
				console.log(timeStart)
				var file = evt.target.files[0];
				reader = new FileReader();
				console.log(reader)
				reader.onloadend = function() {
					var img = new Image();
					img.src = reader.result;
					console.log(img)
					BarcodeReader.DecodeImage(img);
				}
				console.log(file)
				//			$('#img').attr('src', window.createObjectURLcre(file))   ;   
				reader.readAsDataURL(file);
				img.src = URL.createObjectURL(file)

			}, false);
		});
		// 判断当前是否属于ios移动端,兼容input同时调用手机相册和相机
		function compatibleInput(){
			  //获取浏览器的userAgent,并转化为小写
			  var ua = navigator.userAgent.toLowerCase();
			  //判断是否是苹果手机,是则是true
			  var isIos = (ua.indexOf('iphone') != -1) || (ua.indexOf('ipad') != -1);
			  if (isIos) {
				$("input:file").removeAttr("capture");
			};
		}
	</script>
</body>
</html>

注意事项:

webqr.js 手机端访问用户授权或者拒绝回调函数

在这里插入图片描述

uniapp实现条码扫描 可开闪光灯,原生H5调用,不需要任何sdk。 一维码识别功能使用的是Quagga这个库。调用摄像头使用的 navigator.mediaDevices.getUserMedia 这个H5的api。通过 video 和 canvas 把摄像头获取到的数据展现到页面上,同时调用监听Quagga解析。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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1. demo下载 链接: https://pan.baidu.com/s/1gqK3z3BxtYWp9U2-T3VWSg 提取码: 3mq2 2. 支持拍照识别和照片上传识别 3. 距离越近识别度越好 4. 代码示例 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD html 4.0 Transitional//EN"> <html> <head lang=en> <title>条形码扫描示例</title> &

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JudyC的博客 2万+

Vue 移动端实现调用相机扫描二维码或条形码

一、开发前的准备 实现二维码或条形码的扫描识别比较普遍的做法是去调用微信 JS-SDK 的扫一扫功能(详见 概述 | 微信开放文档),或者支付宝 H5 开放的API(详见?支付宝H5开放文档)。 但是这两者都会比较麻烦且有一定的局限性,微信的扫一扫只能在微信里用,而且还需要公众号认证等配置操作。支付宝在内置 App 内可以同时识别二维码和条形码,但外部调用的 API 无法一次性同时识别,只能分开识别。 我这里就提供一个直接使用的开源库:https://github.com/zxing-js/library,

m0_52789121的博客 3491

H5+在浏览器中打开相机扫描二维码

刚开始提出要在手机浏览器中的HTML页面做扫描是有点懵的,一顿百度后搜到两种方法: 方案一,浏览器中打开相机navigator.mediaDevices.getUserMedia 自带浏览器不支持该属性,Chrome只支持HTTPS的链接,其它浏览器可以打开前置摄像头,后置摄像头的问题后来找到个方法,实测UC浏览器可用。 识别效率不高,需要自己将拍照的图片进行识别。 每次打开都会询问访问权...

qq_37302082的博客 4943
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撸猫@冒泡泡
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