本篇教程介绍了如何在Visual Studio(VS)环境中使用C++编程语言结合OpenCV 3和Zbar库来实现对二维码的识别。首先,确保你已经正确安装了OpenCV 3和Zbar 64位库,并且配置了VS环境以便编译和链接这些库。以下步骤将指导你完成整个过程:
1. **包括必要的头文件**:
在C++源代码中,包含了Windows API、iostream、zbar.h、opencv.hpp等库的头文件。`<opencv2/imgproc/types_c.h>`用于解决在将彩色图像转换为灰度时的编译问题,通过`CV_RGB2GRAY`常量。
2. **初始化扫描器和图像处理**:
`ImageScanner scanner`被用来创建一个Zbar的扫描器对象。设置了扫描器配置,如启用扫描(`ZBAR_NONE`和`ZBAR_CFG_ENABLE`)。接着,通过`imread`函数读取名为"barcode_01.jpg"的图片,并将其转换为灰度图像,以便于Zbar进行扫描。
3. **创建Zbar图像对象**:
使用OpenCV提供的`cvtColor`函数将灰度图像转换为Zbar可以识别的格式("Y800"),并将数据传递给`Image`构造函数。
4. **二维码扫描**:
调用`scanner.scan(imageZbar)`来执行扫描,获取到的结果存储在`Image::SymbolIteratorsymbol`中。通过`for`循环遍历扫描结果,输出条形码类型和条码数据。
5. **额外的二维码检测**:
提供了一个使用OpenCV的`cv::QRCodeDetector`类的例子,该类用于检测并解码二维码。通过调用`detectAndDecode`函数,传入待处理的图像(`image`)、二维码边界点(`list`)以及结果输出变量`res`,可以提取出二维码内容。
总结,本程序展示了如何在VS环境下通过C++与OpenCV和Zbar集成,实现了对图像中的二维码进行识别。理解并配置库的连接、图像处理以及利用这两个库的功能是关键。如果你遇到任何问题,可以通过查阅相关博客或官方文档解决配置和使用上的疑问。