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ZBar arm-v8a 64位Android手机资源

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简介:
ZBar arm-v8a是专为64位Android设备打造的一款高性能二维码和条形码扫描识别软件库,适用于开发者集成到应用程序中。 适用于Android Studio开发的Android 5.0手机出现后,许多手机已经使用64位芯片。这导致仅包含armeabi和armeabi-v7a相关库的Zbar、ZXing二维码扫描在打开时闪退,并报出错误:java.lang.UnsatisfiedLinkError: dalvik.system.PathClassLoader[DexPathList[[zip file /data/app/xxx.xxxxx.xxx/base.apk],nativeLibraryDirectories=[/data/app/xxx.xxxxx.xxx/lib/arm64, /vendor/lib64, /system/lib64]]] couldnt find libzbar.so。本资源完美解决了这个问题,并大大减少了代码量,只需替换相关文件并加入所需的so和jar包即可。

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客服
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  • ZBar arm-v8a 64Android
    优质
    ZBar arm-v8a是专为64位Android设备打造的一款高性能二维码和条形码扫描识别软件库,适用于开发者集成到应用程序中。 适用于Android Studio开发的Android 5.0手机出现后,许多手机已经使用64位芯片。这导致仅包含armeabi和armeabi-v7a相关库的Zbar、ZXing二维码扫描在打开时闪退,并报出错误:java.lang.UnsatisfiedLinkError: dalvik.system.PathClassLoader[DexPathList[[zip file /data/app/xxx.xxxxx.xxx/base.apk],nativeLibraryDirectories=[/data/app/xxx.xxxxx.xxx/lib/arm64, /vendor/lib64, /system/lib64]]] couldnt find libzbar.so。本资源完美解决了这个问题,并大大减少了代码量,只需替换相关文件并加入所需的so和jar包即可。
  • zbar窗口版64
    优质
    ZBar窗口版64位是一款专为Windows 64位系统设计的应用程序,支持快速读取条形码和二维码信息。它提供了直观的操作界面,让用户轻松识别各种类型的条形码数据。 zbar 当前仅提供32位版本。这里提供了旧版的64位dll和lib文件(当然也有32位的)。在使用VS2015进行开发时所需的libiconv dll也包含其中。
  • Android ZBar SO库含64和32,附带Jar包
    优质
    本资源提供ZBar条形码扫描库的Android版本,兼容32位与64位系统,并包含Jar包,便于开发者快速集成使用。 Android Zbar 包含64位和32位的so库及jar包。由于本人不会编译这些文件,只能拿来使用。这些资源在某些平台上积分要求较高,对于没有足够积分的人来说难以获取。现在我将这些资源以1分的积分价格提供给那些想要使用但缺乏积分的人。
  • Android ARM平台的64libc.so
    优质
    本文章探讨了在Android ARM平台上构建和使用64位libc.so的过程与挑战,深入分析了相关技术细节及优化方法。 解决undefined reference to `__system_property_get问题, 这是在Android ARM平台64位libc.so库中遇到的问题,该库的来源路径是/system/lib64/libc.so。具体详情可以参考相关技术文章或文档。
  • Android ARM平台的64libc.so
    优质
    本文章主要探讨和讲解在Android ARM平台上如何实现与应用64位的libc.so库文件,并分析其对系统性能的影响及优化策略。 解决undefined reference to `__system_property_get问题,在Android ARM平台的64位libc.so库中遇到此错误。这个问题可以通过查看相关文章来了解具体的解决方案,该文详细解释了如何处理这一问题。libc.so文件的位置在/system/lib64/目录下。
  • ZBar编译生成的SO库(含64版本,包括arm64-v8a、armeabi、armeabi-v7a和x86)
    优质
    这段简介描述的是ZBar库经过编译后得到的共享对象文件集合,涵盖多种架构类型,确保在不同Android设备上高效运行条形码或二维码扫描功能。 从GitHub上获取zbar源码,并编译生成适用于amr64-v8a、armeabi、armeabi-v7a和x86四个版本的so文件。
  • zbar、libiconv.so和libzbarjni.so的3264配置包
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    本资源提供针对Android平台的zbar库及其依赖项(libiconv.so, libzbarjni.so)的32位与64位配置包,支持二维码等条形码扫描功能。 在Android开发过程中,有时需要集成二维码或条形码扫描功能,并可能遇到zbar库的兼容性问题。本段落将详细介绍如何配置`zbar`库以确保其能在32位及64位设备上正常运行。 `zbar`是一个开源的二维码和条形码识别库,它支持多种语言API,包括Java。其中,`libzbarjni.so`是用于实现高效数据处理的JNI(Java Native Interface)库;而`libiconv.so`则是字符集转换库,负责不同编码之间的转换。 集成过程中,由于Android设备架构多样如armeabi、armeabi-v7a、arm64-v8a、x86和x86_64等,需要为每种架构提供对应的`.so`文件。若缺少特定架构的`.so`文件,则应用在该架构上运行时会报“未找到符号”错误。 配置步骤如下: 1. **创建jniLibs目录**:在项目的`app/src/main`路径下建立或确认存在名为 `jniLibs` 的目录,这是Android Studio默认存放原生库的指定位置。 2. **添加so文件**: 从压缩包中解压出包含不同架构子目录(例如armeabi、armeabi-v7a等)的libs目录,并将每个子目录中的`libiconv.so`和`libzbarjni.so`复制到对应的 `jniLibs` 子目录里,确保为每种设备提供正确的库文件。 3. **检查AndroidManifest.xml**:确认应用在 `AndroidManifest.xml` 文件中声明了必要的权限,比如访问相机的 `` 权限。 4. **编写Java代码**: 使用 Java 创建一个 `ZBarScannerView` 实例,并启动它以进行扫描操作。同时要处理好扫描结果并关闭视图。 5. **适配64位设备**:自Android引入对64位架构的支持以来,Google Play商店规定新提交的应用必须包括针对arm64-v8a和x86_64的.so文件版本。因此,请确保项目中具备这些必需的库文件,以满足应用上架的要求。 6. **测试**: 在多种架构设备或模拟器上进行广泛测试,确认应用程序在32位与64位平台上均能正常运行并执行二维码扫描功能。 7. **优化资源**:考虑使用Android提供的APK分裂技术来减小程序的大小。这种方法允许为不同架构生成独立的APK文件,使用户只需下载与其设备相匹配的部分内容即可。 通过以上步骤,你应能够成功地在各种架构上配置和运行zbar库,并实现二维码及条形码扫描功能。务必对可能出现的问题进行充分测试与调试,以确保应用具备良好的稳定性和兼容性。
  • zBar jar包
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    zBar jar包资源提供了一个Java版本的条形码和二维码识别库,基于著名的开源项目zbar,方便开发者在Android或Java应用中集成条形码扫描功能。 在移动开发领域,二维码(QR Code)已成为一种广泛应用的数据交换工具,在Android平台尤其突出。本段落将专注于“zBar jar包”,一个专门用于读取二维码的库,并特别适用于Android应用开发。zBar是一个开源图像识别软件,能够识别一维条形码和多种二维格式的二维码。 **zBar jar包介绍** 这个jar包是zBar项目的一部分,为Java环境提供了API接口,使开发者能在Java或Android应用中轻松集成二维码扫描功能。它包括所有必要的类和方法来处理图像、检测并解码条形码或二维码。这使得无需编写复杂的图像处理代码即可实现快速高效的二维码识别。 **集成步骤** 在Android项目中使用zBar jar包时,首先需要将其添加到项目的`libs`目录下,在Android Studio中右键点击jar包,并选择“Add as library”以将它加入构建路径。完成后可以在代码中导入相关的类和方法了。 **核心组件与功能** zBar的核心是`ImageScanner`,用于处理图像并查找条形码或二维码。该类提供了一个接受字节数组的`scanImage()`方法来返回解码结果对象,从而获取识别到的条形码类型及数据内容。 此外还有辅助类如预设的Android Activity `CaptureActivity`, 用来获取摄像头实时画面进行扫描,开发者可自定义此活动或创建自己的界面以适应需求。 **使用示例** 下面是一个简单的初始化与使用的代码片段: ```java ImageScanner scanner = new ImageScanner(); scanner.setConfig(0, Config.X_DENSITY, 1); scanner.setConfig(0, Config.Y_DENSITY, 1); byte[] previewBuffer = ...; int result = scanner.scanImage(previewBuffer); if (result != 0) { Result resultObj = scanner.getResult(); String decodedData = resultObj.getDisplayContents(); Toast.makeText(context, 扫描结果: + decodedData, Toast.LENGTH_SHORT).show(); } else { // 没有找到二维码 } ``` **优化与注意事项** 实际应用中,为了改善用户体验可能需要对扫码过程进行调整,例如添加动画效果、处理失败情况或调节摄像头参数。同时注意隐私保护,在使用时需获得用户授权,并在不用时关闭摄像头。 zBar jar包为Android开发者提供了一种简单的方法来实现二维码扫描功能。通过理解其核心组件和集成方法,可以在自己的应用中轻松增加这一实用特性。
  • zbar在Windows下的64和32库(含OpenCV示例)
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    本资源提供ZBar条形码扫描库的Windows 32位及64位版本,并包含使用OpenCV进行条形码识别的示例代码,方便开发者快速集成。 这段文本描述了一个库包含64位及32位的版本,并且有一个使用OpenCV实现读码的例子。
  • OpenBLAS-Android-arm64-v8a
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    简介:OpenBLAS-Android-arm64-v8a是一款针对Android平台arm64-v8a架构优化的开源基本线性代数子程序库,显著提升计算性能。 **OpenBLAS for Android ARM64-v8a** OpenBLAS 是一个开源的高性能基础线性代数子程序(BLAS)库,为各种计算密集型任务提供了高效的底层数学运算支持,在科学计算、数据分析和机器学习等领域扮演着重要角色。针对Android平台上的ARM64架构,OpenBLAS提供了一个优化过的动态链接库(.so文件),以充分利用现代64位ARM处理器的性能。 **1. BLAS概述** 基础线性代数子程序(BLAS)是一组接口规范,定义了基本矩阵和向量操作如加法、乘法、转置及求解线性方程等。这些操作是许多科学计算和工程应用的基础。根据复杂度的不同,BLAS分为三个层次: - Level 1: 单行或单列的向量运算,例如向量加法和点积。 - Level 2: 矩阵与向量之间的运算,如矩阵向量乘法。 - Level 3: 多个矩阵间的操作,比如矩阵乘法。 **2. OpenBLAS特性** OpenBLAS是对原始BLAS实现的扩展,具有以下特点: - **多核优化**: 利用多核CPU进行并行计算以提高效率。 - **动态调度**: 自动检测硬件特征选择最佳算法。 - **自动矢量化**: 通过SIMD指令集提升处理速度。 - **兼容性**: 支持多种操作系统和架构,包括Linux、Windows、Mac OS以及Android平台上的ARM64-v8a架构等。 - **开源许可**: 允许自由使用修改及分发。 **3. Android ARM64-v8a架构** ARM64-v8a是支持64位计算的ARM架构版本,适用于运行Android系统的设备。该架构提供了更高的内存带宽和更大的地址空间,对高性能计算非常有利。OpenBLAS针对这个特定的体系结构进行了优化处理,可以充分利用其硬件优势提供比32位版本更快的速度。 **4. 使用OpenBLAS在Android上的步骤** - **集成库**: 将`android-arm64-v8a`目录下的.so文件添加到项目的jniLibsarmeabi-v8a中。 - 配置CMakeLists.txt或build.gradle: 确保项目正确链接了OpenBLAS库。 - 编写代码:在应用程序里调用由OpenBLAS提供的函数进行计算操作。 - 测试与优化:根据设备性能调整配置选项,如并行度和线程数等。 **5. 注意事项** - 兼容性: 确保目标设备支持ARM64-v8a架构,否则将无法运行。 - 内存管理: 由于OpenBLAS处理大型数据结构,请注意内存分配与释放以避免出现内存泄漏问题。 - 性能监控:测试不同配置下的性能表现,确定最优组合方式。 - 动态加载库: 在程序执行时根据设备类型动态加载对应的OpenBLAS库文件来支持不同的硬件架构。 通过在Android ARM64-v8a平台上使用优化过的OpenBLAS库,可以显著提升计算密集型应用的效率。开发者能够构建出更强大且响应速度更快的应用程序以满足科学研究、大数据分析及机器学习等领域的高需求。正确集成并利用OpenBLAS功能将大幅提高应用程序在Android平台上的计算能力。