ZXingObjc 扫描相册二维码

本文介绍了一个iOS应用程序如何实现从相册选择图片并进行二维码解析的过程。包括使用UIImagePickerController打开相册、图片尺寸调整以提高解析准确率、利用ZXing库进行二维码识别等关键技术细节。

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

// 点击“相册”按钮

-(void)openAlbum

{

  //打开之前最好判断应用是否拥有打开系统“照片”的权限,同理,扫描之前也最好要判断,此处不赘述

        if (!_picker) {

            _picker = [[UIImagePickerController alloc] init];

            _picker.delegate = self;

            _picker.allowsEditing = NO;   // 设置选中相册的图片后,不需要编辑(截取部分),直接解析图片

            _picker.sourceType = UIImagePickerControllerSourceTypePhotoLibrary;

        }

        [self presentViewController:_picker animated:YES completion:nil];

}

#pragma -mark 选中相册中的图片

-(void)imagePickerController:(UIImagePickerController *)picker didFinishPickingMediaWithInfo:(NSDictionary *)info

{

  // toast 提示“正在处理”

    MBProgressHUD *hud = [MBProgressHUD showHUDAddedTo:self.parentViewController.view animated:YES];

    hud.mode = MBProgressHUDModeIndeterminate;

    hud.labelText = @"正在处理";

    hud.margin = 15.f;

    hud.yOffset = 15.f;

    hud.removeFromSuperViewOnHide = YES;

    self.hudView = hud;

    

    //可选经过编辑还是未经过编辑,此处设置选择图片是不经过编辑的模式

    UIImage *image = [info objectForKey:@"UIImagePickerControllerOriginalImage"];

    

    // 相册图片对应尺寸需要按比例缩放到屏幕匹配的大小,保证解析的正确率

    CGFloat newWidth = image.size.width;

    CGFloat newHeight = image.size.height;

    if (image.size.height/image.size.width>self.view.bounds.size.height/self.view.bounds.size.width) {

        newHeight = newHeight>self.view.bounds.size.height?self.view.bounds.size.height:newHeight;

        newWidth = newHeight * image.size.width/image.size.height;

    }else{

        newWidth = newWidth>self.view.bounds.size.width?self.view.bounds.size.width:newWidth;

        newHeight = newWidth * image.size.height/image.size.width;

    }

    CGSize newSize= CGSizeMake(newWidth, newHeight);

    UIGraphicsBeginImageContext(newSize);

    [image drawInRect:CGRectMake(0,0,newSize.width,newSize.height)];

    UIImage* newImage = UIGraphicsGetImageFromCurrentImageContext();

    UIGraphicsEndImageContext();

    

    [self dismissViewControllerAnimated:YES completion:^{

        [self getInfoWithImage:newImage];

    }];

}

 

#pragma -mark 照片处理

-(void)getInfoWithImage:(UIImage *)img{

    UIImage *loadImage= img;

    CGImageRef imageToDecode = loadImage.CGImage;

    

    ZXLuminanceSource *source = [[ZXCGImageLuminanceSource alloc] initWithCGImage:imageToDecode];

    ZXBinaryBitmap *bitmap = [ZXBinaryBitmap binaryBitmapWithBinarizer:[ZXHybridBinarizer binarizerWithSource:source]];

    

    NSError *error = nil;

    

    ZXDecodeHints *hints = [ZXDecodeHints hints];

    

    ZXMultiFormatReader *reader = [ZXMultiFormatReader reader];

    ZXResult *result = [reader decode:bitmap

                                hints:hints

                                error:&error];

    if (result) {

        [self.hudView hide:YES];

        if(!isDisplaingResult){

            [MobClick event:Event_QRCodeScanSuccess];

            dispatch_async(dispatch_get_main_queue(), ^{

                NSString *resultString = [result.text stringByTrimmingCharactersInSet:[NSCharacterSet whitespaceAndNewlineCharacterSet]];

                isDisplaingResult = YES;

                

                [MobClick event:Event_scanPhotoInAlbumSucess];

                

                //相册选取图片,根据扫描结果直接打开页面

                if (self.scanType!= RCScanQR||[resultString isURL]||[resultString isBarCode]) {

                    [self openResult:resultString];

                }else{

                    [self displayForResult:resultString type:self.scanType];

                }

            });

        }

    }else{

        [self.hudView hide:YES];

        MBProgressHUD *hud = [MBProgressHUD showHUDAddedTo:[UIApplication sharedApplication].keyWindow animated:YES];

        hud.mode = MBProgressHUDModeText;

        hud.userInteractionEnabled = NO;

        hud.labelText = @"解析失败";

        hud.margin = 15.f;

        hud.yOffset = 15.0f;

        hud.removeFromSuperViewOnHide = YES;

        [hud hide:YES afterDelay:1];

    }

}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Jacue/p/4826139.html

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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