阅读DataMatrix / QR码zxing java

时间:2016-07-18 12:57:01

标签: java barcode zxing datamatrix

使用条形码扫描仪,zxing移动应用程序可以很好地读取以下数据矩阵。但是,zxing java库没有读取它。

我有一些评论过的图像转换代码。即使转换图像,旋转或缩放也无济于事。

理想情况下,我想以编程方式执行所有可能的图像预处理,直到解码为止。

移动应用程序使用的逻辑是什么,因为我从计算机屏幕扫描相同的图像并且它正在运行。

请在下面找到用于解码的代码。

public class BarcodeReader {

    private static Map<DecodeHintType,Object> hintsMap;

    public static void main(String...args){

         BufferedImage before = null;
         hintsMap = new EnumMap<DecodeHintType, Object>(DecodeHintType.class);
         hintsMap.put(DecodeHintType.TRY_HARDER, Boolean.TRUE);
         hintsMap.put(DecodeHintType.POSSIBLE_FORMATS, EnumSet.allOf(BarcodeFormat.class));
         //hintsMap.put(DecodeHintType.PURE_BARCODE, Boolean.FALSE);
         try 
         {
             before = ImageIO.read(new File("C:/ocr.jpg"));
             decode(before);
            /* for(int i=1; i < 1000;i++){
                 AffineTransform transform = new AffineTransform();
                 double rad = (double)i/100;
                 double scale = (double)i/100;
                 System.out.println("rad "+scale);
                 //transform.rotate(rad, before.getWidth()/2, before.getHeight()/2);
                 transform.scale(scale, scale);
                 BufferedImage after = new BufferedImage(before.getWidth(), before.getHeight(), BufferedImage.TYPE_INT_ARGB);
                 AffineTransformOp op = new AffineTransformOp(transform, AffineTransformOp.TYPE_BILINEAR);
                 after = op.filter(before, after);
                 decode(after);
             }*/


             //tmpBfrImage = tmpBfrImage.getSubimage(200, 100, 800, 800);
         } 
         catch (IOException tmpIoe) 
         {
             tmpIoe.printStackTrace();
         }


    }

    public static void decode(BufferedImage tmpBfrImage){
        if (tmpBfrImage == null)
            throw new IllegalArgumentException("Could not decode image.");
        LuminanceSource tmpSource = new BufferedImageLuminanceSource(tmpBfrImage);
        BinaryBitmap tmpBitmap = new BinaryBitmap(new HybridBinarizer(tmpSource));
        MultiFormatReader tmpBarcodeReader = new MultiFormatReader();

        Result tmpResult;
        String tmpFinalResult;
        try 
        {
            if (hintsMap != null && ! hintsMap.isEmpty())
                tmpResult = tmpBarcodeReader.decode(tmpBitmap, hintsMap);
            else
                tmpResult = tmpBarcodeReader.decode(tmpBitmap);
            // setting results.
            tmpFinalResult = String.valueOf(tmpResult.getText());
            System.out.println(tmpFinalResult);
            System.exit(0);;
        } 
        catch (Exception tmpExcpt) 
        {
         tmpExcpt.printStackTrace();
        }
    }

}

Sample Barcode

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

我在多个级别遇到了问题。我从github下载了zxing源并调试了它。

  1. 第一个问题是添加以下行,因为提示搞砸了识别hintsMap.put(DecodeHintType.PURE_BARCODE, Boolean.FALSE);

    查看DataMatrixReader的源代码,有一行执行此操作

    if (hints != null && hints.containsKey(DecodeHintType.PURE_BARCODE))

    因此,无论将PURE_BARCODE设置为true还是false,它都认为是真的。理想情况下,提示不应包含密钥。

  2. 第二个问题是DataMatrix检测器的工作方式。 Detector detecting L

    探测器通过查看每个顶点的黑色和白色过渡的数量来识别“L”。理想情况下,从左上角到左下角和左下角到右下角的过渡应该有0个过渡。

    然而,由于线条更接近于框的外边缘,因此过渡不会变为0。我进行了更改,使其更接近左侧和底部黑线的中心。这意味着将垂直红线向右移动,将底部红线向上移动一点。我添加了一个新方法Correct Points,进行必要的修正。这种修正对我有用,理想情况下应该让修正更加智能化。

    ResultPoint pointA = correctPoints(cornerPoints[0], Vertices.TOPLEFT);
    ResultPoint pointB = correctPoints(cornerPoints[1], Vertices.BOTTOMLEFT);
    ResultPoint pointC = correctPoints(cornerPoints[2], Vertices.TOPRIGHT);
    ResultPoint pointD = correctPoints(cornerPoints[3], Vertices.BOTTOMRIGHT);
    
    ---
    ---
    
    private ResultPoint correctPoints(ResultPoint point, Vertices vertice){
      if(vertice.equals(Vertices.TOPLEFT))
          return new ResultPoint(point.getX()+10, point.getY()+5);
      else if(vertice.equals(Vertices.BOTTOMLEFT)){
          return new ResultPoint(point.getX()+10, point.getY()-5);
      }else if(vertice.equals(Vertices.TOPRIGHT)){
          return new ResultPoint(point.getX(), point.getY()+10);
      }else{
          return new ResultPoint(point.getX()-10, point.getY()-5);
      }
    
    }
    
  3. 进行这些更改后,数据矩阵检测适用于与这些图像一样糟糕甚至更差的图像。

答案 1 :(得分:0)

我在使用 ZXing 解码 DataMatrix 条码时遇到了类似的问题。就我所见,ZXing 不会遍历您发送的整个图像,而是从中间开始并向外扩展,直到找到条形码。因此,如果 DataMatrix 条码不在图像中央,ZXing 将无法可靠地找到它。我通过创建图像的不同裁剪版本实现了(一个相当慢的)解决方法来解决这个问题:

我的核心解码方法与原帖类似。我的图像遍历逻辑如下:

    // Read the original image
    final BufferedImage image = ImageIO.read(...);
    
    final int width = image.getWidth();
    final int height = image.getHeight();
    
    // Try detect codes using different sections of the image.
    //
    // +------+------+
    // |    ##|##    |
    // |    ##|##    |
    // |    ##|##    |
    // +------+------+
    // |      |      |
    // |      |      |
    // |      |      |
    // +------+------+
    // 
    // We create 9 cropped versions of the image, with each cropped
    // version being 1/4 of the original image. We traverse the
    // original image from left-to-right, top-to-bottom, and create
    // 9 sub-images that we try to decode in turn.
    for (int i=0; i<3; i++) {
        for (int j=0; j<3; j++) {
            final int x = i * width / 4;
            final int y = j * height / 4;
            final BufferedImage crop = image.getSubimage(x, y, width / 2, height / 2);

            decoded(crop);
        }
    }