編譯構建

需要使用到 CMake、Git、GCC 或 MSVC。

github 鏈接：https://github.com/zxing-cpp/zxing-cpp

編譯之前請確保：

1. 確保安裝了 CMake 版本 3.15 或更高版本。

2. 確保安裝了與 C++17 兼容的編譯器(最低VS 2019 16.8 / gcc 7 / clang 5)。

編譯構建很簡單，如同官網：

git clone https://github.com/zxing-cpp/zxing-cpp.git --recursive --single-branch --depth 1
cmake -S zxing-cpp -B zxing-cpp.release -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build zxing-cpp.release -j8 --config Release

如果出錯那就只能自行解決，不過不用擔心，我們已經提供了編譯完成的靜態庫。

此庫不支持動態庫，我們提供了 debug 和 release 兩種 .lib。

之后就是正常的引入靜態庫的環境配置了，不再介紹。

OpenCV

ZXing 理論上不依賴 OpenCV 等其它庫，不過涉及圖形操作，我們的第一選擇基本也就是 OpenCV 了。實測 OpenCV3 與 OpenCV4 都可使用。

OpenCV + Zxing 根據字符串生成 PDF417 條形碼

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <BarcodeFormat.h>
#include <BitMatrix.h>
#include <TextUtfEncoding.h>
#include <MultiFormatWriter.h>using namespace cv;
using namespace ZXing;int main() {std::string input = "Hello, ZXing! This is a PDF417 barcode.";MultiFormatWriter writer(BarcodeFormat::PDF417);auto bitMatrix = writer.encode(input, 200, 100);int width = bitMatrix.width();int height = bitMatrix.height();Mat barcodeImage(height, width, CV_8UC1);for (int y = 0; y < height; ++y) {for (int x = 0; x < width; ++x) {barcodeImage.at<uint8_t>(y, x) = bitMatrix.get(x, y) ? 0 : 255;}}namedWindow("PDF417 Barcode", WINDOW_NORMAL);imshow("PDF417 Barcode", barcodeImage);waitKey(0);imwrite("pdf417_barcode.png", barcodeImage);
}

實測掃碼槍可以識別。如果當前環境編碼存在問題，可以考慮進行編碼轉換，轉換到 UTF-8。

我們稍微詳細的來解釋一下上面的代碼。

1. 包含頭文件：

• 包含 OpenCV 和 ZXing 庫的頭文件。以及引入對應的命名空間

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <BarcodeFormat.h>
#include <BitMatrix.h>
#include <TextUtfEncoding.h>
#include <MultiFormatWriter.h>using namespace cv;
using namespace ZXing;

2. 輸入字符串并生成 PDF417 條形碼

   • 定義一個要編碼為 PDF417 條形碼的字符串：

     std::string input = "Hello, ZXing! This is a PDF417 barcode.";
     

   • 生成 PDF417 條形碼：

     創建一個 MultiFormatWriter 對象，指定條形碼格式為PDF417。

     使用 encode 方法將輸入字符串編碼為一個位矩陣（bit matrix），并指定圖像的寬度和高度（200x100）。

     MultiFormatWriter writer(BarcodeFormat::PDF417);
     auto bitMatrix = writer.encode(input, 200, 100); // 寬度和高度可以根據需要調整
     

3. 將條形碼數據轉換為 OpenCV Mat 對象：

   • 獲取位矩陣的寬度和高度。

   • 創建一個 OpenCV 的灰度圖像矩陣。

   • 遍歷位矩陣的每個像素點，如果為真則設為黑色（0），否則設為白色（255）

   int width = bitMatrix.width();
   int height = bitMatrix.height();
   Mat barcodeImage(height, width, CV_8UC1);for (int y = 0; y < height; ++y) {for (int x = 0; x < width; ++x) {barcodeImage.at<uint8_t>(y, x) = bitMatrix.get(x, y) ? 0 : 255;}
   }
   

4. 顯示條形碼圖像：

   創建窗口并顯示，等待用戶按下任意鍵關閉窗口：

   namedWindow("PDF417 Barcode", WINDOW_NORMAL);
   imshow("PDF417 Barcode", barcodeImage);
   waitKey(0);
   

5. 保存條形碼為本地圖像：

   imwrite("pdf417_barcode.png", barcodeImage);
   

總結

最大的問題不在于代碼的理解，而是在于環境的構建。

代碼本身是簡單的，根據這個小例子足以修改、增加，完成許多的需求。