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基于java服務(wù)端實(shí)現(xiàn)二維碼掃描

2年前作者：不愛(ài)運(yùn)動(dòng)的跑者分類(lèi)：Toy博客閱讀(18)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了基于java服務(wù)端實(shí)現(xiàn)二維碼掃描。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。

基于java服務(wù)端識(shí)別二維碼得方法

在Java中，可以使用第三方庫(kù)來(lái)識(shí)別二維碼內(nèi)容。一個(gè)常用的庫(kù)是ZXing（Zebra Crossing），它提供了強(qiáng)大的二維碼處理功能。
首先，確保已將ZXing庫(kù)添加到項(xiàng)目中?？梢允謩?dòng)下載ZXing JAR文件，也可以使用構(gòu)建工具（如Maven或Gradle）來(lái)管理依賴。
下面是使用ZXing庫(kù)識(shí)別二維碼內(nèi)容的示例代碼：

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"; // 替換為實(shí)際的二維碼圖片路徑

        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();
        }
    }
}

在上述代碼中，首先通過(guò)ImageIO.read()方法將二維碼圖片加載為BufferedImage對(duì)象。然后，創(chuàng)建BufferedImageLuminanceSource對(duì)象，它將BufferedImage作為參數(shù)。接下來(lái)，使用HybridBinarizer將LuminanceSource轉(zhuǎn)換為BinaryBitmap。
使用MultiFormatReader創(chuàng)建Reader對(duì)象，并調(diào)用decode()方法傳入BinaryBitmap來(lái)解碼二維碼。最后，通過(guò)Result對(duì)象獲取二維碼的內(nèi)容。
如果有一個(gè)Base64編碼的二維碼圖像，并且想在Java中識(shí)別其內(nèi)容，可以使用以下代碼示例：

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"; // 替換為實(shí)際的Base64編碼的圖像數(shù)據(jù)

        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();
        }
    }
}

在上述代碼中，咱們首先將Base64編碼的圖像數(shù)據(jù)解碼為字節(jié)數(shù)組，然后使用ByteArrayInputStream將字節(jié)數(shù)組轉(zhuǎn)換為輸入流。接下來(lái)，使用ImageIO.read()方法從輸入流中讀取圖像數(shù)據(jù)并創(chuàng)建BufferedImage對(duì)象。
然后，通過(guò)與前面提到的相同步驟，使用BufferedImageLuminanceSource和HybridBinarizer創(chuàng)建BinaryBitmap對(duì)象。
最后，使用MultiFormatReader創(chuàng)建Reader對(duì)象，并調(diào)用decode()方法傳入BinaryBitmap對(duì)象來(lái)解碼二維碼。通過(guò)Result對(duì)象獲取二維碼的內(nèi)容。

當(dāng)二維碼打印時(shí)像素很低得時(shí)候，使用上述zxing庫(kù)對(duì)應(yīng)代碼總是會(huì)識(shí)別失敗。是否還有其他選擇呢？其實(shí)除了ZXing之外，還有一些其他專(zhuān)業(yè)的圖像處理庫(kù)可用于處理二維碼和圖像識(shí)別任務(wù)。以下是幾個(gè)常用的圖像處理庫(kù)：

  1. OpenCV：OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一個(gè)廣泛用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理的開(kāi)源庫(kù)。它提供了許多強(qiáng)大的圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法，包括圖像增強(qiáng)、特征提取、模式識(shí)別等。OpenCV可以與Java進(jìn)行集成，并提供Java API。
  2. JavaCV：JavaCV是OpenCV的Java接口庫(kù)，它提供了對(duì)OpenCV功能的Java綁定。JavaCV使得在Java中使用OpenCV更加方便，可以直接調(diào)用OpenCV的函數(shù)和算法來(lái)處理圖像、進(jìn)行二維碼識(shí)別等。
  3. Tesseract：Tesseract是一個(gè)開(kāi)源的OCR（Optical Character Recognition，光學(xué)字符識(shí)別）引擎，由Google開(kāi)發(fā)。它可以用于識(shí)別圖像中的文本，并且具有很強(qiáng)的識(shí)別準(zhǔn)確性。Tesseract支持多種語(yǔ)言，包括Java，可以用于提取二維碼中的文本信息。

基于opencv識(shí)別二維碼圖像

要在Java項(xiàng)目中引入OpenCV的依賴，可以使用構(gòu)建工具（如Maven或Gradle）來(lái)管理項(xiàng)目依賴關(guān)系。以下是使用Maven和Gradle的示例：
添加以下依賴項(xiàng)：

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

以下是一個(gè)基本的OpenCV集成示例，演示如何使用OpenCV庫(kù)加載和處理圖像：

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"; // 替換為實(shí)際的圖像路徑

        Mat image = Imgcodecs.imread(imagePath);

        if (image.empty()) {
            System.out.println("Failed to load image");
            return;
        }

        // 在這里進(jìn)行圖像處理操作，例如邊緣檢測(cè)、圖像增強(qiáng)等

        // 保存處理后的圖像
        String outputPath = "path/to/output.jpg"; // 替換為實(shí)際的輸出路徑
        Imgcodecs.imwrite(outputPath, image);

        System.out.println("Image processing completed");
    }
}

在上述示例中，咱們首先加載OpenCV本機(jī)庫(kù)，然后指定要處理的圖像路徑。使用Imgcodecs.imread()方法加載圖像，返回一個(gè)Mat對(duì)象。
可以在注釋部分添加需要的圖像處理操作，例如邊緣檢測(cè)、圖像增強(qiáng)等。最后，使用Imgcodecs.imwrite()方法將處理后的圖像保存到指定的輸出路徑。
要使用OpenCV庫(kù)來(lái)識(shí)別Base64編碼的二維碼圖像內(nèi)容，需要將Base64字符串解碼為字節(jié)數(shù)組，并將其轉(zhuǎn)換為OpenCV的Mat對(duì)象進(jìn)行處理。以下是一個(gè)示例代碼，演示了這個(gè)過(guò)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"; // 替換為實(shí)際的Base64字符串

        try {
            // 解碼Base64字符串為字節(jié)數(shù)組
            byte[] imageBytes = Base64.getDecoder().decode(base64Image);

            // 將字節(jié)數(shù)組轉(zhuǎn)換為OpenCV的Mat對(duì)象
            Mat imageMat = Imgcodecs.imdecode(new MatOfByte(imageBytes), Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE);

            // 將Mat對(duì)象保存為BufferedImage
            BufferedImage bufferedImage = MatToBufferedImage(imageMat);

            // 使用ZXing進(jìn)行二維碼掃描
            BinaryBitmap bitmap = new BinaryBitmap(new HybridBinarizer(new BufferedImageLuminanceSource(bufferedImage)));
            MultiFormatReader reader = new MultiFormatReader();
            Result result = reader.decode(bitmap);

            // 輸出掃描結(jié)果
            System.out.println("QR Code content: " + result.getText());

            // 釋放資源
            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); // 獲取所有的像素點(diǎn)
        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，咱們首先加載OpenCV本機(jī)庫(kù)，然后指定要識(shí)別的Base64編碼的圖像字符串。
咱們使用Base64.getDecoder().decode()方法將Base64字符串解碼為字節(jié)數(shù)組。
接下來(lái)，咱們使用Imgcodecs.imdecode()方法將字節(jié)數(shù)組轉(zhuǎn)換為OpenCV的Mat對(duì)象，其中MatOfByte用于存儲(chǔ)字節(jié)數(shù)組。
然后，可以在注釋部分添加二維碼識(shí)別操作，例如使用ZXing庫(kù)或其他二維碼識(shí)別方法對(duì)imageMat進(jìn)行處理。
最后，記得在結(jié)束之前釋放imageMat對(duì)象，以釋放內(nèi)存資源。
運(yùn)行報(bào)no opencv_java451 in java.library.path怎么辦？

遇到"no opencv_java451 in java.library.path"錯(cuò)誤，這意味著找不到OpenCV本機(jī)庫(kù)的路徑。需要正確配置OpenCV本機(jī)庫(kù)的路徑，以便Java能夠加載它。
以下是一些可能的解決方案：
確認(rèn)OpenCV庫(kù)已正確安裝： 首先，確保已經(jīng)正確安裝了OpenCV庫(kù)，并且版本與項(xiàng)目依賴一致?？梢詮腛penCV官方網(wǎng)站下載并安裝OpenCV庫(kù)。
設(shè)置java.library.path系統(tǒng)屬性： 通過(guò)在Java代碼中設(shè)置java.library.path系統(tǒng)屬性，告訴Java運(yùn)行時(shí)庫(kù)的位置。在運(yùn)行Java程序之前，使用System.setProperty()方法設(shè)置該屬性，指向OpenCV庫(kù)的路徑。例如：

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

確保將上述代碼中的 “path/to/opencv/library” 替換為實(shí)際的OpenCV庫(kù)路徑。此路徑應(yīng)指向包含opencv_java451.dll（對(duì)于Windows）或libopencv_java451.so（對(duì)于Linux）等文件的目錄。
將OpenCV本機(jī)庫(kù)文件復(fù)制到正確位置： 另一個(gè)解決方案是將OpenCV本機(jī)庫(kù)文件手動(dòng)復(fù)制到Java運(yùn)行時(shí)環(huán)境的正確位置。對(duì)于Windows系統(tǒng)，將opencv_java451.dll文件復(fù)制到C:\Windows\System32目錄下。對(duì)于Linux系統(tǒng)，將libopencv_java451.so文件復(fù)制到/usr/lib或/usr/local/lib等常用的庫(kù)路徑下。

基于Tesseract識(shí)別二維碼圖像數(shù)據(jù)

引入依賴

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

接下來(lái)，這是一個(gè)使用Tesseract進(jìn)行圖像文本識(shí)別的示例：

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"; // 替換為實(shí)際的圖像路徑

        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，咱們首先指定要進(jìn)行OCR的圖像路徑。創(chuàng)建一個(gè)File對(duì)象，將圖像文件作為參數(shù)傳遞。
然后，咱們創(chuàng)建一個(gè)Tesseract對(duì)象，并通過(guò)doOCR()方法將圖像文件傳遞給它來(lái)執(zhí)行文本識(shí)別。最后，咱們將識(shí)別結(jié)果打印輸出。
要使用Tesseract庫(kù)來(lái)識(shí)別Base64編碼的二維碼圖像內(nèi)容，需要將Base64字符串解碼為字節(jié)數(shù)組，并將其轉(zhuǎn)換為T(mén)esseract庫(kù)可接受的圖像格式。以下是一個(gè)示例代碼，演示了這個(gè)過(guò)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"; // 替換為實(shí)際的Base64字符串

        try {
            // 解碼Base64字符串為字節(jié)數(shù)組
            byte[] imageBytes = Base64.getDecoder().decode(base64Image);

            // 將字節(jié)數(shù)組轉(zhuǎn)換為OpenCV的Mat對(duì)象
            Mat imageMat = Imgcodecs.imdecode(new MatOfByte(imageBytes), Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE);

            // 將Mat對(duì)象保存為圖像文件（Tesseract要求輸入的圖像文件）
            String imagePath = "path/to/image.png"; // 替換為實(shí)際的輸出路徑
            Imgcodecs.imwrite(imagePath, imageMat);

            // 使用Tesseract進(jìn)行圖像文本識(shí)別
            ITesseract tesseract = new Tesseract();
            String result = tesseract.doOCR(new File(imagePath));
            System.out.println("OCR Result:\n" + result);

            // 刪除臨時(shí)圖像文件
            new File(imagePath).delete();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

在上述示例中，咱們首先指定要識(shí)別的Base64編碼的圖像字符串。
咱們使用Base64.getDecoder().decode()方法將Base64字符串解碼為字節(jié)數(shù)組。
接下來(lái)，咱們使用OpenCV的Imgcodecs.imdecode()方法將字節(jié)數(shù)組轉(zhuǎn)換為OpenCV的Mat對(duì)象，其中MatOfByte用于存儲(chǔ)字節(jié)數(shù)組。在這個(gè)示例中，咱們假設(shè)圖像是灰度圖像。
然后，咱們將Mat對(duì)象保存為圖像文件，以便Tesseract庫(kù)能夠讀取它。在示例中，咱們使用Imgcodecs.imwrite()方法將imageMat保存為PNG圖像文件。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-714905.html

到了這里，關(guān)于基于java服務(wù)端實(shí)現(xiàn)二維碼掃描的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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