SharpBarcode是一款支持.NET(C#,VB)的高效易用的条形码.QR二维码的读取和生成类库. 主要功能: 1.支持几乎所有常见类型的线性条形码和QR二维码的读取,高效读取,准确率高. 2.支持将自定义数据生成多种格式的条形码或QR二维码. 3.支持对生成的结果进行调整,如颜色.边距.注释文字,添加LOGO图片. 4.支持将生成的条形码或者QR二维码保存成多种格式,比如jpg,png,gif,bmp格式图片,或PDF.DataUrl.HTML. 特色卖点 高效准确 SharpBarco

Android二维码识别 开源项目ZXing的编译 Android端的条形码/二维码识别功能 因为手机端的输入不是很方便,所以条形码/二维码的扫描是一种很有效的解决手段. 比较流行的手机应用中,常用的二维码扫描实现,是使用了开源库——ZXing:http://code.google.com/p/zxing/ 据项目主页的介绍,这个开源项目是用Java实现的,用手机自带的摄像头,扫描条形码/二维码,不需要和服务器通信(当然这个项目也可以用于PC和服务器),就可以做一维或二维码的识别. 支持的各种码

转自:http://www.cnblogs.com/sickworm/p/4562081.html 最近在用ZXing这个开源库做二维码的扫描模块,开发过程的一些代码修改和裁剪的经验和大家分享一下. 建议: 如果需要集成到自己的app上,而不是做一个demo,不推荐用ZXing的Android外围开发模块,只用核心的core目录的代码就好了.android和android-core的代码设计的不好,扩展性太差了(我在后期开发新需求的时候改修改了很多CameraManager的逻辑).只使用cor

最近在用ZXing这个开源库做二维码的扫描模块,开发过程的一些代码修改和裁剪的经验和大家分享一下. 建议: 如果需要集成到自己的app上,而不是做一个demo,不推荐用ZXing的Android外围开发模块,只用核心的core目录的代码就好了.android和android-core的代码设计的不好,扩展性太差了(我在后期开发新需求的时候改修改了很多CameraManager的逻辑).只使用core目录的集成方法很简单,参考: https://github.com/zxing/zxing/blo

各种扫码软件 最近要做个二维码识别的项目,查到二维码识别有好多开源的不开源的软件 http://www.oschina.net/project/tag/238/ Zbar 首先试了一下Zbar,python加载ZBar时各种报错.可能的原因是zbar的dll文件是32位的,而我系统是64位的,所以运行不了.只能自己拿源码编译一个64位的出来,对于我这种伸手党来说自己编译源码是难以接受的,所以就放弃了.后来看到文章说Zbar不能识别倾斜的条形码,而且也不能定位条形码区域. Zxing zbar不可

  下载源码 技术要点: 1.ZXing库的 使用 2.识别条形码和二 维码 3.自定义视图 4.源码带有非常详 细的中文注释 ...... 详细介绍: 1.ZXing库 ZXing是个很经典的条码/二维码识别的开源类库, 不过要支持JSR-234规范(自动对焦)的手机才 能正常使用,目前Android手机已基本都支持了 2.项目目录 3.识别条形码和二维码 通过使用ZXing库的支持,完成在Android手机 上识别条形码和二维码.具体注意事项如下: (1) 必须要开摄像头和自动 对焦的权限

这两天撸了一个需求,通过 JS  调用手机后置相机,进行拍照扫码.前台实现调用手机相机,然后截取图片并上传到后台的功能.后台接收传过来的图片后,通过调用开源二维码识别库 ZXing 进行二维码数据解析.刚开始在电脑上截图,上传到后台进行识别,测试了几个没有问题.但是发布外网后,一直解析失败.我把手机拍的照片,放到电脑上也是识别不了.后来通过对比图片,发现手机拍的照片有15M大.怀疑是图片过大导致解析二维码失败,才想着把图片无损压缩后再进行二维码识别,压缩后果然见效. 1.图片无损压缩方法 ///

最近项目中用到二维码图片识别,在python下二维码识别,目前主要有三个模块:zbar .zbarlight.zxing. 1.三个模块的用法: #-*-coding=utf-8-*- import os import logging import zbar from PIL import Image import zxing import random import zbarlight logger=logging.getLogger(__name__) if not logger.handl

来源:Yi'mouleng(@丶伊眸冷) 链接:http://t.cn/R40WxcM 前言 有关二维码的介绍,我这里不做过多说明, 可以直接去基维百科查看,附上链接QR code(https://en.wikipedia.org/wiki/QR_code). IOS7之前,开发者进行扫码编程时,一般会借助第三方库.常用的是ZBarSDKa和ZXingObjC,IOS7之后,系统的AVMetadataObject类中,为我们提供了解析二维码的接口.经过测试,使用原生API扫描和处理的效率非常高,

第47章     QR-Decoder-OV5640二维码识别 全套200集视频教程和1000页PDF教程请到秉火论坛下载:www.firebbs.cn 野火视频教程优酷观看网址:http://i.youku.com/firege 本章参考资料:<STM32F4xx 中文参考手册>.<STM32F4xx规格书>.库帮助文档<stm32f4xx_dsp_stdperiph_lib_um.chm>. 关于开发板配套的OV5640摄像头参数可查阅<ov5640datas

花了2天时间终于把二维码识别做出来了,不过效果一般,后面会应用在ROS辅助定位上,废话少说先上图: 具体过程参考了这位大神的博客:http://blog.csdn.net/qq_25491201/article/details/51065547 详细解释: 第一步:利用opencv提取二维码区域 1,先将读入的摄像头frame转换成灰度图: gray = cv2.cvtColor(image_path, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 2,使用opencv自带的Sobel算子进行过滤:

项目复盘总结 开发需求: 在桌面机器人(向下俯视)摄像头拍摄到的图像中做条形码识别与二维码识别. 条形码在图像固定位置,二维码做成卡片的形式在固定区域内随意摆放. 开发环境及相关库:ubuntu 18.04 + Clion + opencv4.1.0 + zxing + zbar 开发思路及识别流程: 摄像头拍摄图像分辨率为640*480 1. 图像画面还原校正 由于摄像头(俯视)拍摄到的图像存在线性的透视偏差,类似于车辆行驶的车道线,两条相交的直线,因为透视效应直线向视距远处集中. 此处采用透

Atitit java 二维码识别 图片识别 1.1. 解码11.2. 首先,我们先说一下二维码一共有40个尺寸.官方叫版本Version.11.3. 二维码的样例:21.4. 定位图案21.5. 数据编码31.6. 错误修正容量L水平7%的字码可被修正M水平15%的字码可被修正Q水平25%的字码可被修正H水平30%的字码可被修正31.7. QR是怎么对数据码加上纠错码的?31.8. 画二维码图41.9. 简要的编码过程:数据分析:确定编码的字符类型,按相应的字符集转换成符号字符: 选择纠错等级

jr-qrcode 把字符串生成二维码,并以Base64 URL形式输出. 支持白色二维码,即反色二维码. 兼容性 插件使用了H5的canvas特性进行二维码绘制,最后输出base64 url,因此本插件要求运行环境支持canvas特性即可. 安装 npm install jr-qrcode 插件引用 传统引用 <script type="text/javascript" src="dist/jr-qrcode.js"></script> &

其中对条码与二维码的识别分为以下4个步骤 1. 利用opencv和Zbar(或者Zxing)对标准的条形码图片(即没有多余背景干扰,且图片没有倾斜)进行解码,将解码信息显示出来,并与原始信息对比. 2. 利用opencv和Zbar(或者Zxing)对标准的QR二维码图片(即没有多余背景干扰,且图片没有倾斜)进行解码,将解码信息显示出来,并与原始信息对比. 3. 对非标准条形码,进行定位,然后用Zbar(或者Zxing)解码显示. 4. 对非标准的QR二维码图片,进行定位,然后用Zbar(或者Zx

续上一篇,开发图片二维码识别功能后,我们对功能进行性能分析内存占用显著提高了,不使用该功能内存占用大约是147M,使用这个功能多次以后,高达203M. 因此对功能进行研究,发现每次生成的图片没有即时的释放,导致内存中的图片不断累积,内存占用不断攀升.因此,需要对图片进行释放,释放的时候需要特别关注的地方有: 1.释放注意图片的状态. 2.注意异常的捕获. 下面就是图片释放的有关代码. /** * 回收bitmap */ public static void recycleBitmap(Bitma

目前市场上二维码识别的软件或者网站越来越多,可是真正方便,无广告的却少之很少. 于是,自己突发奇想做了一个微信二维码识别的小程序. 包含功能: 1.识别二维码 ①普通二维码 ②条形码 ③只是复制解析出来的数据 2.生成二维码 ①只是从粘贴板生成二维码 软件截图: 体验二维码: 以下为主要代码 index.js // pages/main/index.js var QR = require("../../utils/qrcode.js"); Page({ data: { canvasHi

最新业务开发二维码识别的功能,这个功能,在很多应用上都有,比如微信长按图片识别二维码,如果图片中存在可以识别的二维码时,可以增加一个选项 识别二维码.那么如何去实现这个功能呢.这里其实也非常简单,首先对图片进行二维码识别,识别结果返回的时候判断是否有二维码,有则增加识别二维码选项. 对于识别二维码,目前主流的就是zxing和zbar,对于这两者的选型,一般来说移动智能手机更多选择zxing,因为zxing更适合,zbar适合嵌入式硬件,两者对于QR图形码能力相差无几,但是zxing的资料明显更多

tornado zbar 二维码识别 ,配合nginx 反向代理,supervisord 监控 1.zbar识别二维码程序,python2.6.6 #!/usr/bin/env python # coding: u8 import os import zbar import Image import urllib import uuid import requests import sys import tornado.httpserver import tornado.ioloop impor

1.多二维码识别 (同一张图片中多二维码识别) 直接上代码舒服: pom文件: <!-- QR Code --> <dependency> <groupId>com.google.zxing</groupId> <artifactId>core</artifactId> <version>3.3.3</version> </dependency>. /** * Parse multiple qr c

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: 腐蚀操作: 形态学边界: 寻找直线: 角点定位: 仿射变换校正: Zbar识别: Code实