Linux下摄像头+OpenCV+zbar的编译+例程

Zbar的识别能力让我出乎意料。能够在一张较为复杂的图中，十分迅速且准确的定位并识别二维码。

条形码识别能力也很好，但是摄像头在采集条形码的时候，由于竖线间距小，很容易糊掉，二维码完全没问题。

1.下载

官网 http://zbar.sourceforge.net/download.html 下载最新版

或

wget http://downloads.sourceforge.net/project/zbar/zbar/0.10/zbar-0.10.tar.gz  

如果你从sourceforge上下载请直接跳到第2步。

理论上可以从github上下载

git clone https://github.com/ZBar/ZBar.git

从github下载后需要自己 aclocal autoconf autoheader automake --add-missing

但不知为何，我一直在automake上出现各种警告无法生成Makefile，研究了很久也不知其所以，很是郁闷，待研究。

2.config

由于使用OpenCV作为图像采集的媒介，我们不需要zbar支持很多功能，在配置的时候可以disable许多捆绑选项。

./configure --without-python --disable-video --without-imagemagick --without-jpeg --without-qt --without-gtk --without-x

我是将所有选项都disable了，你也可以根据自己需要配置，但是需要一些库和软件的支持，根据提示apt-get即可。

如果你将zbar当作OpenCV的补充，那么尚可全都without。

3.make && make install

4.例程：

#include <iostream>    //iostream需放在zbar.h之前，因为zbar兼容C，iostram中define了_cplusplus，zbar检测到会自动extern "C"#include "zbar.h"#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace zbar; using namespace cv;int main(int argc,char*argv[]){    ImageScanner scanner;    scanner.set_config(ZBAR_NONE, ZBAR_CFG_ENABLE, 1);    Mat image;    VideoCapture cam(0);    //打开摄像头    int i =0;    while(1)    {        cam.read(image);        imshow("image",image);        Mat imageGray;        cvtColor(image,imageGray,CV_RGB2GRAY);        int width = imageGray.cols;        int height = imageGray.rows;        uchar *raw = (uchar *)imageGray.data;        Image imageZbar(width, height, "Y800", raw, width * height);        scanner.scan(imageZbar);         Image::SymbolIterator symbol = imageZbar.symbol_begin();        if(imageZbar.symbol_begin()!=imageZbar.symbol_end())        {            for(;symbol != imageZbar.symbol_end();++symbol)            {                cout<<"类型："<<endl<<symbol->get_type_name()<<endl<<endl;                cout<<"条码："<<endl<<symbol->get_data()<<endl<<endl;            }        }        imageZbar.set_data(NULL,0);        char key = waitKey(100);        if(key == 27)    break;    }    return 0;}