Java集成Zxing和OpenCV實現二維碼生成與識別工具類

本文將介紹如何使用Java集成Zxing和OpenCV庫，實現二維碼的生成和識別功能。識別方法支持多種輸入形式，包括File對象、文件路徑和Base64編碼。

一、環境準備

1. 添加Maven依賴

<dependencies><!-- Zxing核心庫 --><dependency><groupId>com.google.zxing</groupId><artifactId>core</artifactId><version>3.5.2</version></dependency><dependency><groupId>com.google.zxing</groupId><artifactId>javase</artifactId><version>3.5.2</version></dependency><!-- OpenCV庫 --><dependency><groupId>org.openpnp</groupId><artifactId>opencv</artifactId><version>4.5.5-1</version></dependency><!-- 其他工具類 --><dependency><groupId>commons-io</groupId><artifactId>commons-io</artifactId><version>2.11.0</version></dependency>
</dependencies>

2. OpenCV庫加載

在使用OpenCV功能前，需要先加載本地庫：

static {// 加載OpenCV本地庫 nu.pattern.OpenCV.loadLocally();
}

二、二維碼生成工具類

import com.google.zxing.BarcodeFormat;
import com.google.zxing.EncodeHintType;
import com.google.zxing.WriterException;
import com.google.zxing.client.j2se.MatrixToImageWriter;
import com.google.zxing.common.BitMatrix;
import com.google.zxing.qrcode.QRCodeWriter;
import com.google.zxing.qrcode.decoder.ErrorCorrectionLevel;import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.Base64;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;public class QRCodeGenerator {private static final int DEFAULT_WIDTH = 300;private static final int DEFAULT_HEIGHT = 300;private static final String DEFAULT_FORMAT = "png";/* 生成二維碼圖片 * @param content 二維碼內容 * @param width 寬度 * @param height 高度 * @return BufferedImage對象 */public static BufferedImage generateQRCodeImage(String content, int width, int height) throws WriterException {Map<EncodeHintType, Object> hints = new HashMap<>();hints.put(EncodeHintType.ERROR_CORRECTION, ErrorCorrectionLevel.H);hints.put(EncodeHintType.MARGIN, 1);hints.put(EncodeHintType.CHARACTER_SET, "UTF-8");QRCodeWriter qrCodeWriter = new QRCodeWriter();BitMatrix bitMatrix = qrCodeWriter.encode(content, BarcodeFormat.QR_CODE, width, height, hints);return MatrixToImageWriter.toBufferedImage(bitMatrix);}/* 生成二維碼并保存到文件 * @param content 二維碼內容 * @param width 寬度 * @param height 高度 * @param filePath 文件路徑 */public static void generateQRCodeToFile(String content, int width, int height, String filePath) throws WriterException, IOException {BufferedImage image = generateQRCodeImage(content, width, height);ImageIO.write(image, DEFAULT_FORMAT, new File(filePath));}/* 生成二維碼并返回Base64編碼 * @param content 二維碼內容 * @param width 寬度 * @param height 高度 * @return Base64編碼字符串 */public static String generateQRCodeToBase64(String content, int width, int height) throws WriterException, IOException {BufferedImage image = generateQRCodeImage(content, width, height);ByteArrayOutputStream os = new ByteArrayOutputStream();ImageIO.write(image, DEFAULT_FORMAT, os);return Base64.getEncoder().encodeToString(os.toByteArray());}
}

三、二維碼識別工具類

import com.google.zxing.*;
import com.google.zxing.client.j2se.BufferedImageLuminanceSource;
import com.google.zxing.common.HybridBinarizer;
import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.Base64;
import java.util.EnumMap;
import java.util.Map;public class QRCodeRecognizer {static {// 加載OpenCV本地庫 nu.pattern.OpenCV.loadLocally();}/* 識別二維碼內容 - 通過File對象 * @param file 二維碼圖片文件 * @return 識別結果 */public static String recognizeQRCode(File file) throws IOException, NotFoundException {BufferedImage image = ImageIO.read(file);return decodeQRCode(image);}/* 識別二維碼內容 - 通過文件路徑 * @param filePath 二維碼圖片路徑 * @return 識別結果 */public static String recognizeQRCode(String filePath) throws IOException, NotFoundException {// 使用OpenCV預處理圖像提高識別率 Mat image = Imgcodecs.imread(filePath);if (image.empty()) {throw new IOException("無法讀取圖像文件: " + filePath);}// 轉換為灰度圖 Mat gray = new Mat();Imgproc.cvtColor(image, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);// 二值化處理 Mat binary = new Mat();Imgproc.threshold(gray, binary, 0, 255, Imgproc.THRESH_BINARY | Imgproc.THRESH_OTSU);// 轉換為BufferedImage BufferedImage bufferedImage = matToBufferedImage(binary);return decodeQRCode(bufferedImage);}/* 識別二維碼內容 - 通過Base64編碼 * @param base64Str 二維碼圖片的Base64編碼 * @return 識別結果 */public static String recognizeQRCodeFromBase64(String base64Str) throws IOException, NotFoundException {byte[] imageBytes = Base64.getDecoder().decode(base64Str);ByteArrayInputStream bis = new ByteArrayInputStream(imageBytes);BufferedImage image = ImageIO.read(bis);return decodeQRCode(image);}/* 核心解碼方法 */private static String decodeQRCode(BufferedImage image) throws NotFoundException {LuminanceSource source = new BufferedImageLuminanceSource(image);BinaryBitmap bitmap = new BinaryBitmap(new HybridBinarizer(source));Map<DecodeHintType, Object> hints = new EnumMap<>(DecodeHintType.class);hints.put(DecodeHintType.TRY_HARDER, Boolean.TRUE);hints.put(DecodeHintType.CHARACTER_SET, "UTF-8");Result result = new MultiFormatReader().decode(bitmap, hints);return result.getText();}/* 將OpenCV的Mat對象轉換為BufferedImage */private static BufferedImage matToBufferedImage(Mat mat) {int type = BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY;if (mat.channels() > 1) {type = BufferedImage.TYPE_3BYTE_BGR;}byte[] data = new byte[mat.cols() * mat.rows() * (int)mat.elemSize()];mat.get(0, 0, data);BufferedImage image = new BufferedImage(mat.cols(), mat.rows(), type);image.getRaster().setDataElements(0, 0, mat.cols(), mat.rows(), data);return image;}
}

四、使用示例

public class QRCodeExample {public static void main(String[] args) {try {// 1. 生成二維碼 String content = "https://www.example.com";String filePath = "qrcode.png";// 生成并保存二維碼 QRCodeGenerator.generateQRCodeToFile(content, 300, 300, filePath);System.out.println("二維碼已生成到: " + filePath);// 2. 識別二維碼 - 通過File對象 File qrFile = new File(filePath);String decodedContent1 = QRCodeRecognizer.recognizeQRCode(qrFile);System.out.println("識別結果(File): " + decodedContent1);// 3. 識別二維碼 - 通過文件路徑 String decodedContent2 = QRCodeRecognizer.recognizeQRCode(filePath);System.out.println("識別結果(文件路徑): " + decodedContent2);// 4. 識別二維碼 - 通過Base64 String base64 = QRCodeGenerator.generateQRCodeToBase64(content, 300, 300);String decodedContent3 = QRCodeRecognizer.recognizeQRCodeFromBase64(base64);System.out.println("識別結果(Base64): " + decodedContent3);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}
}

五、關鍵點說明

1. OpenCV預處理：在識別二維碼時，使用OpenCV對圖像進行灰度化和二值化處理，可以顯著提高識別率，特別是對低質量或模糊的二維碼圖像。

2. 多輸入支持：識別方法支持三種輸入形式：

   • File對象：直接讀取文件
   • 文件路徑：使用OpenCV讀取并預處理
   • Base64編碼：適用于網絡傳輸的場景

3. 錯誤處理：方法會拋出IOException和NotFoundException，調用方需要處理這些異常。

4. 性能優化：

   • 使用TRY_HARDER提示讓解碼器更努力嘗試解碼
   • 指定字符集為UTF-8確保中文內容正確識別
   • OpenCV的預處理可以有效提高識別率

六、擴展建議

1. 添加Logo：可以在生成二維碼時添加中心Logo，增強品牌識別度。

2. 顏色定制：修改生成方法支持自定義前景色和背景色。

3. 批量處理：擴展工具類支持批量生成和識別二維碼。

4. 性能監控：添加耗時統計和性能監控功能。

這個工具類結合了Zxing的高效二維碼生成/識別能力和OpenCV強大的圖像處理能力，可以滿足大多數Java項目中二維碼處理的需求。