在iOS中使用ZBar扫描二维码和条形码

本文详细介绍了如何使用ZBarSDK进行二维码扫描,包括准备工作、扫描步骤及代码实现,并提供了两种不同的实现方式:使用ZBarReaderViewController和ZBarReaderView。通过这些步骤和代码示例,读者可以轻松地在自己的项目中实现二维码扫描功能。

准备工作:

1.下载ZBarSDKhttps://github.com/bmorton/ZBarSDK,加入到项目中

2.导入如下框架


3.导入#import "ZBarSDK.h"

4.继承协议@interface ViewController :UIViewController<ZBarReaderDelegate,ZBarReaderViewDelegate>


扫描步骤:

 1.通过摄像头获取图片

 2.通过Zbar的内部处理方法来识别图片

 3.处理信息并显示


代码实现:

1.创建视图

-(void)creatView{
    //用于响应扫描事件,点击开始扫描
    button = [UIButton buttonWithType:UIButtonTypeRoundedRect];
    [button setFrame:CGRectMake(110, 200, 100, 40)];
    [button setTitle:@"扫描" forState:UIControlStateNormal];
    [button addTarget:self action:@selector(scanButtonPressed:) forControlEvents:UIControlEventTouchUpInside];
    [self.view addSubview:button];
    //用于显示扫描到的图像
    imageview = [[UIImageView alloc]initWithFrame:CGRectMake(20, 50, 280, 280)];
    [self.view addSubview:imageview];
    //用于显示扫描到的信息
    label = [[UILabel alloc]initWithFrame:CGRectMake(20, 356, 280, 68)];
    [self.view addSubview:label];
}
2.扫描二维码

方法一:直接调用ZBar提供的ZBarReaderViewController打开一个扫描界面

step1:扫描二维码操作

-(void)scanButtonPressed:(id)sender{
    ZBarReaderViewController *reader = [[ZBarReaderViewController alloc]init];      
    reader.readerDelegate = self;
    reader.supportedOrientationsMask = ZBarOrientationMaskAll;

    ZBarImageScanner *scanner = reader.scanner;
    [scanner setSymbology:ZBAR_I25 config:ZBAR_CFG_ENABLE to:0];
    [self presentViewController:reader animated:YES completion:nil];
}
step2:找到二维码回调的时候会执行ZBarReaderDelegate的对应方法
- (void) imagePickerController: (UIImagePickerController*) reader
 didFinishPickingMediaWithInfo: (NSDictionary*) info{
    //通过info获得结果
    id<NSFastEnumeration> results =
    [info objectForKey: ZBarReaderControllerResults];
    ZBarSymbol *symbol = nil;
    for(symbol in results)
        break;
  <span style="white-space:pre">	</span>
    imageview.image =
    [info objectForKey: UIImagePickerControllerOriginalImage];
    //扫描界面退出
    [reader dismissViewControllerAnimated:YES completion:nil];
}

方法二:使用ZBar提供的可以嵌在其他视图中的ZBarReaderView

step1:扫描二维码操作

-(void)scanButtonPressed:(id)sender{
    ZBarReaderView *readerView = [[ZBarReaderView alloc]init];
    readerView.frame = CGRectMake(10, 44, 300, 300);
    readerView.readerDelegate = self;
    //扫描区域
    CGRect scanMaskRect = CGRectMake(60, CGRectGetMidY(readerView.frame) - 126, 200, 200);
    //处理模拟器
    if (TARGET_IPHONE_SIMULATOR) {
        ZBarCameraSimulator *cameraSimulator
        = [[ZBarCameraSimulator alloc]initWithViewController:self];
        cameraSimulator.readerView = readerView;
    }
    [self.view addSubview:readerView];
    //扫描区域计算
    readerView.scanCrop = [self getScanCrop:scanMaskRect readerViewBounds:readerView.bounds];
    //调用ZBarReaderView的start方法开始扫描
    [readerView start];
}
step2:扫描区域计算

-(CGRect)getScanCrop:(CGRect)rect readerViewBounds:(CGRect)readerViewBounds
{
    CGFloat x,y,width,height;
    
    x = rect.origin.x / readerViewBounds.size.width;
    y = rect.origin.y / readerViewBounds.size.height;
    width = rect.size.width / readerViewBounds.size.width;
    height = rect.size.height / readerViewBounds.size.height;
    
    return CGRectMake(x, y, width, height);
}
step3:在扫描到二维码回调的时候会执行ZBarReaderViewDelegate的对应方法
<span style="font-size:18px;">- (void)readerView:(ZBarReaderView *)readerView didReadSymbols:(ZBarSymbolSet *)symbols fromImage:(UIImage *)image
{
    for (ZBarSymbol *symbol in symbols) {
        NSLog(@"%@", symbol.data);
        //将信息显示在lable上
         label.text =  symbol.data ;
        break;
    }
    //调用ZBarReaderView的stop方法停止扫描
    [readerView stop];
}</span>






### 光流法C++源代解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey``Et`分别代表沿x轴、y轴时间轴的像素强度变化;`gray1``gray2`用于存储当前帧前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、EyEt值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉理解动态场景中的运动信息
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