使用zbar+opencv+cpp 进行二维码解析以及提高识别率

最新推荐文章于 2025-07-14 12:00:48 发布
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分类专栏： opencv 文章标签： opencv cpp zbar 二维码识别
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38712026/article/details/78674665
该博客介绍了如何在服务器端利用zbar和opencv进行二维码解析，并探讨了提高识别率的方法。作者指出，单纯的基础步骤识别率不高，通过OpenCV的阈值处理和adaptiveThreshold函数，显著提升了二维码的识别效率。文章提供了相关教程链接和关键代码示例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

使用场景是在服务器端完成解码，功能类似与手机中的识别图片中的二维码。

1.zbar的安装和基本使用

关于zbar的安装可以参考这一篇http://blog.youkuaiyun.com/felix86/article/details/41443741

VS下安装zbar可以下载zbar 找到其中的lib文件，将其包含进来即可：如#pragma comment (lib,"C:\\Program Files (x86)\\ZBar\\lib\\libzbar-0.lib")

zbar的基本使用如下链接所示：http://blog.youkuaiyun.com/bona020/article/details/69666868

2.opencv的安装使用教程，网上还是很多的，在此就不再赘述了。

3.如何提高识别率

通过以上步骤就可以完成二维码的识别了。但是其识别率较低，对于成像较好以及图片中阴影干扰较小识别率还可以。但是对于完成本人任务要求还差很多，最后在网上看到一篇关于通过OpenCV中的reshold(img, binImg, 0, 255, CV_THRESH_OTSU + CV_THRESH_

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opencv之二维码的检测与识别
cjj1130320082的博客
07-25 2万+
1. 本次小玩意主要是运用opencv的图像识别技术，同时又用到了zbar。opencv相信大家应该比较熟悉了，我就不废话了 我就给大家简单介绍一下zbar吧。 ZBar 是款桌面电脑用条形码/二维码扫描工具，支持摄像头及图片扫描，支持多平台包括 iPhone 手机。同时 ZBar 提供了二维码扫描的 API 开发包。 ZBar 目前支持扫描，除了 Windows 平台外，还支持 Lin
基于opencv和zbar的二维码定位与解码
zwx1995zwx的博客
01-26 8208
简介：最近研究了一下二维码的定位与解码，看了很多大神的博客文章，现在将总结的方法与心得体会写在博客中。源程序见本博客的最下方。 一、二维码的结构 通过很多博客文章的介绍，我们可以知道二维码有三个匹配模式区域，又叫PositionDetectionPattern。这三个区域位于二维码的三个顶点（下图中左下、左上、右上顶点）。与大多数方法类似，我们也是通过寻找这三个匹配模式区域来对
zxing和zbar的综合版本很高效的二维码扫描
11-03
zxing和zbar的综合版本很高效的二维码扫描,在Toast的地方可根据自己的要求进行相应的修改,扫码效率很高
VC++ OpenCV+ZBar提高二维码识别率
老狼的专栏
12-23 3058
基于ZBar做二维码识别，识别率很低，为了提高识别率，可以先将图像进行灰度化处理再进行识别，准确率将会有很大提升。 #include <vector> #include <algorithm> #include <string> #include <math.h> #include <iostream> #include<map...
ZBar库文件集成与Android扫码实现
最新发布
weixin_28681379的博客
07-14 295
ZBar是一个用于扫描条码和二维码的开源库，支持多种编程语言和操作系统。在Android平台上，ZBar能够高效地解析图像中的条码信息，为应用程序提供强大的识别功能。在现代移动应用中，权限请求是用户隐私保护的一部分。Android系统的权限机制允许应用在获得用户授权的情况下访问设备的特定功能或用户数据。对于扫描应用而言，相机权限是必须的，因为应用需要利用相机硬件来扫描条形码或二维码。不获取权限的应用尝试访问相机将会导致应用崩溃，从而影响用户体验。
OpenCV和Zbar两个Python模块实现二维码和条形码识别
t5131828的专栏
12-07 1624
在我们的日常生活中，处处可见条形码和二维码。 在以前，我们去逛书店时，或者你现在随手拿起你身边的一本书，你肯定能看到书本的封页后面印有一排黑色线条组成的标签，也就是条形码；你去你们学校的自助机上借书还书时识别的也是条形码；哦，对了，你还记得每次大型考试答题卡上都会贴上监考老师分发给你的那个标签吗？还是条形码；甚至现在你随随便便逛个超市或便利店，收银员或者自助机也都是通过扫商品条形码给你计价的。条形...
Opencv+Zbar二维码识别（二维码校正）
稻草人的专栏
09-15 1万+
二维码和车牌识别基本都会涉及到图像的校正，主要是形变和倾斜角度的校正，一种二维码的畸变如下图： 这个码用微信扫了一下，识别不出来，但是用Zbar还是可以准确识别的~~。 这里介绍一种二维码校正方法，通过定位二维码的4个顶点，利用仿射变换校正。基本思路：滤波->二值化->膨胀(腐蚀)操作->形态学边界->寻找直线->定位交点->仿射变换校正->Zbar识别。 滤波、二值化：
提高二维码识别率
热门推荐
偶尔记一下 - mybatis.io
12-09 3万+
一般情况下的二维码都是很容易识别的，这里指的是直接在电脑上或手机上生成的二维码图片，这类图片由于直接生成的，所以都很清晰，很容易识别出来。 我这里所说的二维码的识别率指的下类的二维码： 1.二维码打印在纸上，然后又通过扫描仪对二维码进行扫描     在打印或者扫描仪处理过程中，二维码可能会变得不太清晰。 2.这里的识别指的是直接读取图片进行识别，并不是手机扫描二维码
Zxing提高二维码图片识别成功率
fuzhenglai的博客
01-07 8523
因为要用到二维码解析，所以就使用了zxing的图片进行识别，开始时图片大小随意传输，有手机拍照图片，有手机截图图片，还有电脑截图图片，各种大小不一致，就导致zxing的识别率特别低。 后续想到了图片处理，测试了一些，目前使用512px的识别成功率比较高，目前程序识别成功率大概在95%以上。 下面上干货吧！ //图片像素按比例缩放 Image imagePic = Image.FromStr...
采用Zbar第三方库，实现二维码定位，并识别内容，解决了中文乱码
09-18
为了提高识别率，可以对原始图像进行预处理，如灰度化、二值化、去噪等操作，使二维码特征更加明显。此外，Zbar还支持旋转和缩放，以适应不同角度和距离的二维码。 在提供的`zbar.cpp`文件中，我们可以看到Zbar库的...
一、二维码识别程序 C/C++ openCV实现
03-31
实际开发中，可能还需要处理各种异常情况，优化图像预处理，提高识别率，或者与其他系统功能进行集成。理解这两个库的工作原理和API，以及熟悉C/C++编程，对于开发高效稳定的二维码识别程序至关重要。
zbar64二维码检测与识别
04-18
由于zbar官方下载的库是32位的，然而现在开发环境大多是64位的，因此自己编译了一个64位的库，可直接添加至自己的工程调用，压缩文件中包含了lib,dll,include
识别图片中的二维码，并对二维码进行替换，经过多次验证，识别率极高，替换效果很好，特分享出来，供需要的兄弟参考
04-25
识别图片中的二维码，并对二维码进行替换，经过多次验证，识别率极高，替换效果很好，特分享出来，供需要的兄弟参考
INBarcodeOCR条码识别组件，识别率及速度比ZXing高不少
06-21
INBarcodeOCR条码识别组件，识别率及速度比ZXing高不少，含O文件
OpenCV + zbar开源库实现摄像头识别二维码
04-06
OpenCV+zbar开源库实现摄像头识别二维码，测试验证识别率非常高，已实现简单的应用。 打包源码在VS2013下可以完全编译成功，附加包含OpenCV库及zbar-0.10-setup.exe，zbar-0.10.tar.bz2 下载Demo后需要安装 zbar-0.10-setup.exe 以下代码可以可以完成整个流程的开发，也可以贡献积分下载资源包。 1、 环境准备 （1） OpenCV库2.49 （2） ZBar开源库 （3） VS2013 2、 VS2013环境配置 （1） 配置附加包含目录 C/C++ -- 附加包含目录 include\opencv\include\ include\opencv\include\opencv include\opencv\include\opencv2 include （2） 配置链接器 链接器 -- 附加库目录 lib32\opencv\lib lib32 （3） 配置链接器 链接器--输入--附加依赖项 opencv_core249d.lib opencv_highgui249d.lib opencv_imgproc249d.lib libzbar-0.lib 3、 代码开发 （1）包含头文件 include include include include include include using namespace std; using namespace zbar; using namespace cv; （2）实现函数 void MatToCImage(cv::Mat &mat, CImage &cImage) { //create new CImage int width = mat.cols; int height = mat.rows; int channels = mat.channels(); cImage.Destroy(); //clear cImage.Create(width, height, 8 * channels); //默认图像像素单通道占用1个字节 //copy values uchar* ps; uchar* pimg = (uchar*)cImage.GetBits(); //A pointer to the bitmap buffer int step = cImage.GetPitch(); for (int i = 0; i (i)); for (int j = 0; j GetDlgItem(IDC_STATIC_IMG)->GetClientRect(▭); cv::VideoCapture capture(0);//从摄像头读入图像 while (!m_bCloseCamera) { cv::Mat frame; capture >> frame; cv::Mat newframe; cv::Size ResImgSiz = cv::Size(rect.Width(), rect.Height()); cv::resize(frame, newframe, ResImgSiz, CV_INTER_CUBIC); MatToCImage(newframe, imgDst); imgDst.Draw(pThis->GetDlgItem(IDC_STATIC_IMG)->GetDC()->GetSafeHdc(), rect); ImageScanner scanner; scanner.set_config(ZBAR_NONE, ZBAR_CFG_ENABLE, 1); Mat imageGray; cvtColor(frame, imageGray, CV_RGB2GRAY); int width = imageGray.cols; int height = imageGray.rows; uchar *raw = (uchar *)imageGray.data; Image imageZbar(width, height, "Y800", raw, width * height); scanner.scan(imageZbar); //扫描条码 Image::SymbolIterator symbol = imageZbar.symbol_begin(); if (imageZbar.symbol_begin() == imageZbar.symbol_end()) { } else { iIndex++; if (iIndex > 999999) { iIndex = 0; } for (; symbol != imageZbar.symbol_end(); ++symbol) { char szInfo[1024]; memset(szInfo, 0, sizeof(szInfo)); sprintf(szInfo, "[d]类型:%s\r\n条码:%s\r\n", iIndex , symbol->get_type_name().c_str(), symbol->get_data().c_str()); pThis->GetDlgItem(IDC_EDIT1)->SetWindowText(szInfo); } } imageZbar.set_data(NULL, 0); } imgDst.Destroy(); capture.release(); return 0; }
ZBar二维码扫描Demo
11-19
ZBar二维码扫描Demo 源码。相比Zxing较为简单~
应用opencv zbar 解析二维码图片
12-07
在实际应用中，可能还需要考虑错误处理、多二维码识别、以及优化图像质量以提高解码成功率等问题。 在提供的“simple”文件中，可能包含了简单的示例代码或测试用例。通过运行这些代码，你可以了解如何将OpenCV和...
二维码识别率优化实践
SOHU_TECH的博客
01-05 1361
本文字数：5939字预计阅读时间：15分钟概述长按图片识别二维码在移动端是很常见的操作，长按后需要对图片进行识别，并且将二维码中所包含的数据解码出来。在我们的业务场景中，是通过点击图片进入大图预览页面。长按大图预览的图片，会识别图片中的二维码，并且显示有跳转按钮，提示用户可以跳转二维码对应的页面。但是，在现有业务场景中，要求图片中二维码不能在视觉上占据太大的位置，所以只能以很小的尺寸显示在下面...
识别率很高的二维码扫描（优化过的zbar）
L_xiaole的博客
01-09 1万+
有需要的朋友可以下载下来测试一下，识别率高、快、准：http://download.youkuaiyun.com/detail/l_xiaole/9732495
zbar库如何提高解析二维码识别度
04-28
### 提高ZBar库解析二维码的识别度和性能的方法 为了提升 ZBar 庢库在解析二维码时的识别准确率和性能，可以从以下几个方面入手： #### 1. 图像预处理 图像质量直接影响到二维码的识别效果。通过调整图像参数可以显著改善识别成功率。 - **灰度化与二值化** 将彩色图像转换为灰度图后再进行二值化处理，能够减少噪声干扰并突出二维码特征[^2]。 ```cpp cv::Mat src = cv::imread(lpszFileName); cv::Mat imageGray; cv::cvtColor(src, imageGray, CV_BGR2GRAY); ``` - **去噪滤波** 使用 GaussianBlur 或 MedianBlur 对图像进行平滑处理，去除可能影响识别的小型噪声点。 ```cpp cv::GaussianBlur(imageGray, imageGray, cv::Size(3, 3), 0); ``` - **边缘增强** 借助 Sobel 或 Canny 边缘检测算法强化二维码边界轮廓，从而帮助 ZBar 更精准定位目标区域。 ```cpp cv::Sobel(imageGray, edges, CV_8U, 1, 0, 3); ``` #### 2. 调整扫描配置 合理设置 ZBar 的扫描选项有助于提高效率及准确性。 - **启用特定符号集** 如果仅需支持 QR Code，则应禁用其他类型的条码解码器来节省资源消耗。 ```cpp zbar::ImageScanner scanner; scanner.set_config(zbar::ZBAR_QRCODE, zbar::CONFIG_ENABLE, 1); scanner.set_config(zbar::ZBAR_NONE, zbar::CONFIG_ENABLE, 0); ``` - **调节灵敏度阈值** 根据实际应用场景适当降低或升高敏感程度以平衡误报率与漏检概率之间的关系。 ```cpp scanner.set_config(zbar::ZBAR_NONE, zbar::CONFIG_X_DENSITY, 1); scanner.set_config(zbar::ZBAR_NONE, zbar::CONFIG_Y_DENSITY, 1); ``` #### 3. 利用硬件加速技术 现代移动设备普遍配备强大的 GPU 单元，在某些情况下利用图形处理器执行部分计算任务可带来明显提速效果。 - **OpenCL 并行运算** 结合 OpenCV 和 OpenCL 实现高效的数据并行操作模式，加快整个流程运转速度。 ```cpp cv::UMat uimageGray; imageGray.copyTo(uimageGray); cv::dft(uimageGray, dftResult, cv::DFT_ROWS | cv::DFT_SCALE); ``` - **Neon SIMD 指令扩展** 针对 ARM 架构平台编写专门优化后的汇编代码片段充分利用底层 CPU 特性进一步挖掘潜能。 #### 4. 多帧融合机制 当单张照片难以满足高质量需求时考虑采用连续拍摄方式获取多幅画面再加以合成最终形成清晰完整的素材供后续分析使用。 --- ```python def multi_frame_fusion(frames_list): avg_img = np.mean(np.array([frame.astype(float) for frame in frames_list]), axis=0).astype('uint8') return avg_img ```
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