基于java服务端实现二维码扫描

﹏ヽ暗。殇╰゛Y 2024-03-16 19:22 54阅读 0赞

## 基于java服务端识别二维码得方法 ##

在Java中，可以使用第三方库来识别二维码内容。一个常用的库是ZXing（Zebra Crossing），它提供了强大的二维码处理功能。  
首先，确保已将ZXing库添加到项目中。可以手动下载ZXing JAR文件，也可以使用构建工具（如Maven或Gradle）来管理依赖。  
下面是使用ZXing库识别二维码内容的示例代码：

import com.google.zxing.BinaryBitmap;
    import com.google.zxing.LuminanceSource;
    import com.google.zxing.MultiFormatReader;
    import com.google.zxing.Reader;
    import com.google.zxing.Result;
    import com.google.zxing.client.j2se.BufferedImageLuminanceSource;
    import com.google.zxing.common.HybridBinarizer;
    
    import javax.imageio.ImageIO;
    import java.awt.image.BufferedImage;
    import java.io.File;
    import java.io.IOException;
    
    public class QRCodeReader {
        
        public static void main(String[] args) {
        
            String filePath = "path/to/qr-code.png"; // 替换为实际的二维码图片路径
    
            try {
        
                BufferedImage image = ImageIO.read(new File(filePath));
                LuminanceSource source = new BufferedImageLuminanceSource(image);
                BinaryBitmap bitmap = new BinaryBitmap(new HybridBinarizer(source));
    
                Reader reader = new MultiFormatReader();
                Result result = reader.decode(bitmap);
    
                String qrCodeContent = result.getText();
                System.out.println("QR Code Content: " + qrCodeContent);
            } catch (IOException e) {
        
                e.printStackTrace();
            } catch (Exception e) {
        
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

在上述代码中，首先通过`ImageIO.read()`方法将二维码图片加载为`BufferedImage`对象。然后，创建`BufferedImageLuminanceSource`对象，它将`BufferedImage`作为参数。接下来，使用`HybridBinarizer`将`LuminanceSource`转换为`BinaryBitmap`。  
使用`MultiFormatReader`创建`Reader`对象，并调用`decode()`方法传入`BinaryBitmap`来解码二维码。最后，通过`Result`对象获取二维码的内容。  
如果有一个Base64编码的二维码图像，并且想在Java中识别其内容，可以使用以下代码示例：

import com.google.zxing.BinaryBitmap;
    import com.google.zxing.LuminanceSource;
    import com.google.zxing.MultiFormatReader;
    import com.google.zxing.Reader;
    import com.google.zxing.Result;
    import com.google.zxing.client.j2se.BufferedImageLuminanceSource;
    import com.google.zxing.common.HybridBinarizer;
    import org.apache.commons.codec.binary.Base64;
    
    import javax.imageio.ImageIO;
    import java.awt.image.BufferedImage;
    import java.io.ByteArrayInputStream;
    import java.io.IOException;
    
    public class Base64QRCodeReader {
        
        public static void main(String[] args) {
        
            String base64Image = "your_base64_image_data"; // 替换为实际的Base64编码的图像数据
    
            try {
        
                byte[] imageBytes = Base64.decodeBase64(base64Image);
                ByteArrayInputStream bis = new ByteArrayInputStream(imageBytes);
                BufferedImage image = ImageIO.read(bis);
                bis.close();
    
                LuminanceSource source = new BufferedImageLuminanceSource(image);
                BinaryBitmap bitmap = new BinaryBitmap(new HybridBinarizer(source));
    
                Reader reader = new MultiFormatReader();
                Result result = reader.decode(bitmap);
    
                String qrCodeContent = result.getText();
                System.out.println("QR Code Content: " + qrCodeContent);
            } catch (IOException e) {
        
                e.printStackTrace();
            } catch (Exception e) {
        
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

在上述代码中，咱们首先将Base64编码的图像数据解码为字节数组，然后使用`ByteArrayInputStream`将字节数组转换为输入流。接下来，使用`ImageIO.read()`方法从输入流中读取图像数据并创建`BufferedImage`对象。  
然后，通过与前面提到的相同步骤，使用`BufferedImageLuminanceSource`和`HybridBinarizer`创建`BinaryBitmap`对象。  
最后，使用`MultiFormatReader`创建`Reader`对象，并调用`decode()`方法传入`BinaryBitmap`对象来解码二维码。通过`Result`对象获取二维码的内容。

> 当二维码打印时像素很低得时候，使用上述zxing库对应代码总是会识别失败。是否还有其他选择呢？其实除了ZXing之外，还有一些其他专业的图像处理库可用于处理二维码和图像识别任务。以下是几个常用的图像处理库：

1.  OpenCV：OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛用于计算机视觉和图像处理的开源库。它提供了许多强大的图像处理和计算机视觉算法，包括图像增强、特征提取、模式识别等。OpenCV可以与Java进行集成，并提供Java API。
2.  JavaCV：JavaCV是OpenCV的Java接口库，它提供了对OpenCV功能的Java绑定。JavaCV使得在Java中使用OpenCV更加方便，可以直接调用OpenCV的函数和算法来处理图像、进行二维码识别等。
3.  Tesseract：Tesseract是一个开源的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎，由Google开发。它可以用于识别图像中的文本，并且具有很强的识别准确性。Tesseract支持多种语言，包括Java，可以用于提取二维码中的文本信息。

## 基于opencv识别二维码图像 ##

要在Java项目中引入OpenCV的依赖，可以使用构建工具（如Maven或Gradle）来管理项目依赖关系。以下是使用Maven和Gradle的示例：  
添加以下依赖项：

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.openpnp</groupId>
            <artifactId>opencv</artifactId>
            <version>4.5.1-1</version>
        </dependency>
    </dependencies>

以下是一个基本的OpenCV集成示例，演示如何使用OpenCV库加载和处理图像：

import org.opencv.core.Core;
    import org.opencv.core.Mat;
    import org.opencv.core.CvType;
    import org.opencv.core.Scalar;
    import org.opencv.core.CvType.*;
    import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
    
    public class OpenCVExample {
        
        public static void main(String[] args) {
        
            System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
    
            String imagePath = "path/to/image.jpg"; // 替换为实际的图像路径
    
            Mat image = Imgcodecs.imread(imagePath);
    
            if (image.empty()) {
        
                System.out.println("Failed to load image");
                return;
            }
    
            // 在这里进行图像处理操作，例如边缘检测、图像增强等
    
            // 保存处理后的图像
            String outputPath = "path/to/output.jpg"; // 替换为实际的输出路径
            Imgcodecs.imwrite(outputPath, image);
    
            System.out.println("Image processing completed");
        }
    }

在上述示例中，咱们首先加载OpenCV本机库，然后指定要处理的图像路径。使用`Imgcodecs.imread()`方法加载图像，返回一个`Mat`对象。  
可以在注释部分添加需要的图像处理操作，例如边缘检测、图像增强等。最后，使用`Imgcodecs.imwrite()`方法将处理后的图像保存到指定的输出路径。  
要使用OpenCV库来识别Base64编码的二维码图像内容，需要将Base64字符串解码为字节数组，并将其转换为OpenCV的`Mat`对象进行处理。以下是一个示例代码，演示了这个过程：

import org.opencv.core.Mat;
    import org.opencv.core.CvType;
    import org.opencv.core.MatOfByte;
    import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
    import org.opencv.core.Core;
    import org.opencv.core.CvException;
    import org.opencv.core.Scalar;
    
    import java.util.Base64;
    import java.util.List;
    
    import com.google.zxing.BinaryBitmap;
    import com.google.zxing.MultiFormatReader;
    import com.google.zxing.Result;
    import com.google.zxing.client.j2se.BufferedImageLuminanceSource;
    import com.google.zxing.common.HybridBinarizer;
    
    import javax.imageio.ImageIO;
    import java.awt.image.BufferedImage;
    import java.io.ByteArrayInputStream;
    
    public class QRCodeScanner {
        
        public static void main(String[] args) {
        
            System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
    
            String base64Image = "base64-encoded-image"; // 替换为实际的Base64字符串
    
            try {
        
                // 解码Base64字符串为字节数组
                byte[] imageBytes = Base64.getDecoder().decode(base64Image);
    
                // 将字节数组转换为OpenCV的Mat对象
                Mat imageMat = Imgcodecs.imdecode(new MatOfByte(imageBytes), Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE);
    
                // 将Mat对象保存为BufferedImage
                BufferedImage bufferedImage = MatToBufferedImage(imageMat);
    
                // 使用ZXing进行二维码扫描
                BinaryBitmap bitmap = new BinaryBitmap(new HybridBinarizer(new BufferedImageLuminanceSource(bufferedImage)));
                MultiFormatReader reader = new MultiFormatReader();
                Result result = reader.decode(bitmap);
    
                // 输出扫描结果
                System.out.println("QR Code content: " + result.getText());
    
                // 释放资源
                imageMat.release();
            } catch (CvException e) {
        
                e.printStackTrace();
            } catch (Exception e) {
        
                e.printStackTrace();
            }
        }
    
        private static BufferedImage MatToBufferedImage(Mat mat) {
        
            int type = BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY;
            if (mat.channels() > 1) {
        
                type = BufferedImage.TYPE_3BYTE_BGR;
            }
            int bufferSize = mat.channels() * mat.cols() * mat.rows();
            byte[] buffer = new byte[bufferSize];
            mat.get(0, 0, buffer); // 获取所有的像素点
            BufferedImage image = new BufferedImage(mat.cols(), mat.rows(), type);
            final byte[] targetPixels = ((java.awt.image.DataBufferByte) image.getRaster().getDataBuffer()).getData();
            System.arraycopy(buffer, 0, targetPixels, 0, buffer.length);
            return image;
        }
    }

在上述示例中，咱们首先加载OpenCV本机库，然后指定要识别的Base64编码的图像字符串。  
咱们使用`Base64.getDecoder().decode()`方法将Base64字符串解码为字节数组。  
接下来，咱们使用`Imgcodecs.imdecode()`方法将字节数组转换为OpenCV的`Mat`对象，其中`MatOfByte`用于存储字节数组。  
然后，可以在注释部分添加二维码识别操作，例如使用ZXing库或其他二维码识别方法对`imageMat`进行处理。  
最后，记得在结束之前释放`imageMat`对象，以释放内存资源。  
***运行报no opencv\_java451 in java.library.path怎么办？***

> 遇到"no opencv\_java451 in java.library.path"错误，这意味着找不到OpenCV本机库的路径。需要正确配置OpenCV本机库的路径，以便Java能够加载它。  
> 以下是一些可能的解决方案：  
> 确认OpenCV库已正确安装： 首先，确保已经正确安装了OpenCV库，并且版本与项目依赖一致。可以从OpenCV官方网站下载并安装OpenCV库。  
> 设置java.library.path系统属性： 通过在Java代码中设置java.library.path系统属性，告诉Java运行时库的位置。在运行Java程序之前，使用System.setProperty()方法设置该属性，指向OpenCV库的路径。例如：

System.setProperty("java.library.path", "path/to/opencv/library");

确保将上述代码中的 “path/to/opencv/library” 替换为实际的OpenCV库路径。此路径应指向包含opencv\_java451.dll（对于Windows）或libopencv\_java451.so（对于Linux）等文件的目录。  
将OpenCV本机库文件复制到正确位置： 另一个解决方案是将OpenCV本机库文件手动复制到Java运行时环境的正确位置。对于Windows系统，将opencv\_java451.dll文件复制到C:\\Windows\\System32目录下。对于Linux系统，将libopencv\_java451.so文件复制到/usr/lib或/usr/local/lib等常用的库路径下。

## 基于Tesseract识别二维码图像数据 ##

引入依赖

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId>
            <artifactId>tess4j</artifactId>
            <version>4.5.2</version>
        </dependency>
    </dependencies>

接下来，这是一个使用Tesseract进行图像文本识别的示例：

import net.sourceforge.tess4j.ITesseract;
    import net.sourceforge.tess4j.Tesseract;
    import java.io.File;
    
    public class TesseractExample {
        
        public static void main(String[] args) {
        
            String imagePath = "path/to/image.png"; // 替换为实际的图像路径
    
            File imageFile = new File(imagePath);
    
            ITesseract tesseract = new Tesseract();
    
            try {
        
                String result = tesseract.doOCR(imageFile);
                System.out.println("OCR Result:\n" + result);
            } catch (Exception e) {
        
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

在上述示例中，咱们首先指定要进行OCR的图像路径。创建一个`File`对象，将图像文件作为参数传递。  
然后，咱们创建一个`Tesseract`对象，并通过`doOCR()`方法将图像文件传递给它来执行文本识别。最后，咱们将识别结果打印输出。  
要使用Tesseract库来识别Base64编码的二维码图像内容，需要将Base64字符串解码为字节数组，并将其转换为Tesseract库可接受的图像格式。以下是一个示例代码，演示了这个过程：

import net.sourceforge.tess4j.ITesseract;
    import net.sourceforge.tess4j.Tesseract;
    import org.opencv.core.Mat;
    import org.opencv.core.CvType;
    import org.opencv.core.MatOfByte;
    import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
    
    import java.util.Base64;
    
    public class TesseractQRCodeRecognition {
        
        public static void main(String[] args) {
        
            String base64Image = "base64-encoded-image"; // 替换为实际的Base64字符串
    
            try {
        
                // 解码Base64字符串为字节数组
                byte[] imageBytes = Base64.getDecoder().decode(base64Image);
    
                // 将字节数组转换为OpenCV的Mat对象
                Mat imageMat = Imgcodecs.imdecode(new MatOfByte(imageBytes), Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE);
    
                // 将Mat对象保存为图像文件（Tesseract要求输入的图像文件）
                String imagePath = "path/to/image.png"; // 替换为实际的输出路径
                Imgcodecs.imwrite(imagePath, imageMat);
    
                // 使用Tesseract进行图像文本识别
                ITesseract tesseract = new Tesseract();
                String result = tesseract.doOCR(new File(imagePath));
                System.out.println("OCR Result:\n" + result);
    
                // 删除临时图像文件
                new File(imagePath).delete();
            } catch (Exception e) {
        
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

在上述示例中，咱们首先指定要识别的Base64编码的图像字符串。  
咱们使用`Base64.getDecoder().decode()`方法将Base64字符串解码为字节数组。  
接下来，咱们使用OpenCV的`Imgcodecs.imdecode()`方法将字节数组转换为OpenCV的`Mat`对象，其中`MatOfByte`用于存储字节数组。在这个示例中，咱们假设图像是灰度图像。  
然后，咱们将`Mat`对象保存为图像文件，以便Tesseract库能够读取它。在示例中，咱们使用`Imgcodecs.imwrite()`方法将`imageMat`保存为PNG图像文件。

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