使用Zxing实现拍照，选取图片识别二维码

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作者：AboutJoke ( http://blog.csdn.net/u013200308 )
原文链接：http://blog.csdn.net/u013200308/article/details/68067564

最近在项目中需要实现对二维码的识别，所以第一时间就想到了zxing，期间各种编译，然后又从网上找了很多的文章终于把需要的功能实现了出来，下面就和大家分享一下。

拍照识别

总体来说，拍照识别还是比较容易的。我们设置好需要修改的参数后，然后调用zxing的CaptureActivity就可以打开拍照识别的页面，识别完成后，结果会在onActivityResult中返回，在这里我们就可以对结果进行处理了。

打开拍照页面

private void callCapture(String characterSet) {/*** 获取屏幕的宽度，并将宽度的2/3作为扫码区宽度*/int width = wm.getDefaultDisplay().getWidth() * 2 / 3;Intent intent = new Intent();intent.setAction(Intents.Scan.ACTION);intent.putExtra(Intents.Scan.MODE, Intents.Scan.QR_CODE_MODE);intent.putExtra(Intents.Scan.CHARACTER_SET, characterSet);/*** WIDTH==HEIGHT 设置方形扫码取景区* 取景区的总宽度是屏幕宽度的2/3——适配所有机型* */intent.putExtra(Intents.Scan.WIDTH, width);intent.putExtra(Intents.Scan.HEIGHT, width);//intent.setClass(this, CaptureActivity.class);//进入zxing模块中的CaptureActivitystartActivityForResult(intent, CAMERA_OK);}

获取扫描到的结果

String result = data.getStringExtra(Intents.Scan.RESULT);
String recode = recode(result);

从相册选取图片识别

从相册选取图片识别，处理步骤会比拍照识别稍微复杂一点。在这里我们有两种方法可以使用，具体的选择就看你了。具体的逻辑为

从相册选取图片
根据图片路径生成bitmap并进行解析
处理解析结果防止乱码

下面我们就按照上面逻辑来一步步的实现：

从相册选取图片

private void photo() {// 激活系统图库，选择一张图片Intent innerIntent = new Intent(Intent.ACTION_PICK, MediaStore.Images.Media.EXTERNAL_CONTENT_URI);Intent wrapperIntent = Intent.createChooser(innerIntent, "选择二维码图片");startActivityForResult(wrapperIntent, REQUEST_CODE);}

在onActivityResult中获取选中图片的路径

                    String[] proj = {MediaStore.Images.Media.DATA};// 获取选中图片的路径Cursor cursor = this.getContentResolver().query(data.getData(),proj, null, null, null);if (cursor.moveToFirst()) {int column_index = cursor.getColumnIndexOrThrow(MediaStore.Images.Media.DATA);photo_path = cursor.getString(column_index);if (photo_path == null) {photo_path = getPath(this,data.getData());}}cursor.close();

根据图片路径生成bitmap并进行解析

在这里我们需要拿到选择图片的路径，然后生成一张bitmap。

构建bitmap

       if (TextUtils.isEmpty(path)) {return null;}// DecodeHintType 和EncodeHintTypeHashtable<DecodeHintType, String> hints = new Hashtable<DecodeHintType, String>();hints.put(DecodeHintType.CHARACTER_SET, "utf-8"); // 设置二维码内容的编码BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();options.inJustDecodeBounds = true; // 先获取原大小scanBitmap = BitmapFactory.decodeFile(path, options);options.inJustDecodeBounds = false; // 获取新的大小int sampleSize = (int) (options.outHeight / (float) 200);if (sampleSize <= 0)sampleSize = 1;options.inSampleSize = sampleSize;scanBitmap = BitmapFactory.decodeFile(path, options);

有了bitmap后，我们可以选取两种不同的解析方式来解析图片。

将bitmap转为yuv解析

        LuminanceSource source1 = new PlanarYUVLuminanceSource(rgb2YUV(scanBitmap), scanBitmap.getWidth(),scanBitmap.getHeight(), 0, 0, scanBitmap.getWidth(),scanBitmap.getHeight());BinaryBitmap binaryBitmap = new BinaryBitmap(new HybridBinarizer(source1));MultiFormatReader reader1 = new MultiFormatReader();Result result1;try {result1 = reader1.decode(binaryBitmap);String content = result1.getText();Log.e("123content", content);} catch (NotFoundException e1) {e1.printStackTrace();}

将bitmap转为rgb解析

        RGBLuminanceSource source = new RGBLuminanceSource(scanBitmap);BinaryBitmap bitmap1 = new BinaryBitmap(new HybridBinarizer(source));QRCodeReader reader = new QRCodeReader();try {return reader.decode(bitmap1, hints);} catch (NotFoundException | ChecksumException | FormatException e) {e.printStackTrace();}

大部分二维码的识别都是基于二值化的方法，在色域的处理上，YUV的二值化效果要优于RGB，并且RGB图像在处理中不支持旋转。因此，一种优化的思路是将所有ARGB编码的图像转换成YUV编码，再使用PlanarYUVLuminanceSource去处理生成的结果，所以个人是比较推荐第一种解析方法的，这里还需要一个rgb2YUV的方法。

public byte[] rgb2YUV(Bitmap bitmap) {int width = bitmap.getWidth();int height = bitmap.getHeight();int[] pixels = new int[width * height];bitmap.getPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);int len = width * height;byte[] yuv = new byte[len * 3 / 2];int y, u, v;for (int i = 0; i < height; i++) {for (int j = 0; j < width; j++) {int rgb = pixels[i * width + j] & 0x00FFFFFF;int r = rgb & 0xFF;int g = (rgb >> 8) & 0xFF;int b = (rgb >> 16) & 0xFF;y = ((66 * r + 129 * g + 25 * b + 128) >> 8) + 16;u = ((-38 * r - 74 * g + 112 * b + 128) >> 8) + 128;v = ((112 * r - 94 * g - 18 * b + 128) >> 8) + 128;y = y < 16 ? 16 : (y > 255 ? 255 : y);u = u < 0 ? 0 : (u > 255 ? 255 : u);v = v < 0 ? 0 : (v > 255 ? 255 : v);yuv[i * width + j] = (byte) y;
//                yuv[len + (i >> 1) * width + (j & ~1) + 0] = (byte) u;
//                yuv[len + (i >> 1) * width + (j & ~1) + 1] = (byte) v;}}return yuv;}

处理解析结果

其实在上一步的时候我们已经得到了扫描的结果，但我们还需要对结果进行一下编码处理，以防止最后显示的结果乱码

 private String recode(String str) {String format = "";try {boolean ISO = Charset.forName("ISO-8859-1").newEncoder().canEncode(str);if (ISO) {format = new String(str.getBytes("ISO-8859-1"), "GB2312");Log.i("1234      ISO8859-1", format);} else {format = str;Log.i("1234      stringExtra", str);}} catch (UnsupportedEncodingException e) {e.printStackTrace();}return format;}

到这里我们的二维码识别功能就已经实现了，具体的效果呢大家可以下载源码去体验一下，识别速度还是很快的。

自定义内容

如果你对二维码的拍照页面不是很满意的话，可以去ViewfinderView类中修改页面，里面有注释可以很容易的读懂。如果你下载了我的demo体验的话你会发现拍照识别成功是有声音提示的，这个功能的实现在BeepManager中，还可以选择识别成功后是否震动，具体的可以通过阅读代码去修改。

下来有时间我会在集成一个类似微信，检测到环境较为黑暗的时候提示是否打开闪光灯的功能，扫下面的二维码下载demo去体验吧。