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通过QZXING,在QT5.6中实现二维码识别。

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简介:
该项目包含一个支持QT5平台的二维码识别库。如果您希望了解更详细的使用指南,请参考博客文章:http://blog..net/wangshenweiwu。

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客服
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  • QT5.6 使用 QZXING
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    本教程介绍如何在QT5.6环境中集成QZXING库来实现二维码的识别功能,适用于开发者快速上手。 支持QT5平台的二维码识别库,具体的使用方法可以参考相关博客文章。
  • IMX6ULL-Linux4.1.15-QT5.6-摄像头
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    本项目基于IMX6ULL平台,采用Linux 4.1.15内核与QT 5.6框架,实现摄像头实时采集图像并进行二维码识别的功能。 本段落将深入探讨如何在基于i.MX6ULL的开发板上利用Linux 4.1.15内核、Qt 5.6框架以及OpenCV 3.4.1库来实现摄像头识别二维码的功能。以下为关键知识点概述: ### i.MX6ULL开发板 NXP公司的i.MX6ULL处理器是一款低功耗且高性能的ARM Cortex-A7应用处理芯片,适用于嵌入式系统及物联网(IoT)设备的设计与制造。该处理器支持多种外设接口,包括摄像头连接器,为二维码识别提供了必要的硬件设施。 ### Linux 4.1.15内核 作为操作系统的核心组件之一,Linux内核负责管理计算机的硬件资源,并向应用程序提供服务。Linux 4.1.15版本是一个稳定版内核,在其中可以找到支持摄像头驱动以及其他所需模块的相关代码和配置选项。 ### Qt 5.6框架 Qt是用于开发跨平台应用的一套C++工具集,适用于多个操作系统环境,包括Linux系统。借助于Qt 5.6所提供的丰富GUI功能及组件库资源,开发者能够构建出友好的用户界面来展示摄像头预览画面以及二维码识别结果。 ### OpenCV 3.4.1 OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件平台,广泛应用于图像处理任务中。其版本3.4.1为开发人员提供了丰富的算法库支持,可以高效地完成诸如二维码检测等特定功能需求。 #### 二维码识别流程: - **捕获视频帧**:通过Qt框架中的QCamera模块调用i.MX6ULL板载摄像头获取实时画面数据。 - **图像预处理**:使用OpenCV对采集到的图片进行灰度变换和二值化操作,以优化后续步骤中二维码特征点定位的效果。 - **检测二维码位置**:通过OpenCV中的`qrcode`模块或第三方库如zbar实现对图像内存在的二维码区域准确定位。 - **解码信息内容**:从已知的二维码坐标范围内提取出对应的图案并利用特定算法进行解析,得到包含于其中的数据文本。 - **展示处理结果**:将成功读取到的信息在Qt应用程序界面上予以显示,方便用户查看和操作。 #### 综合优化与集成 为了使整个应用更加高效稳定地运行,在开发过程中需要考虑采取多线程技术来加速图像处理流程、减少系统资源消耗,并且针对不同分辨率及光线条件下的摄像头输入进行适配调整,从而提升二维码识别的准确性和响应速度。通过上述技术和方法组合使用,可以创建出一款适用于物联网设备或工业自动化场景下快速数据交换需求的应用程序解决方案。 本段落介绍的技术和步骤可以帮助开发者构建一个高性能、易用性良好的二维码识别应用,在实时视频流中高效地检测并解读二维码信息,为相关领域的创新提供了有力支持。
  • 数据录入
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    本项目旨在开发一种高效的数据输入系统,利用二维码技术快速准确地进行信息读取与记录,简化操作流程,提高工作效率。 安卓通过WebServer连接MySQL数据库,并采用了Socket通信协议。此外,安卓应用还使用了二维码技术。
  • C#调用C++ DLL和OpenCV微信
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    本项目利用C#语言,结合OpenCV库及C++编写的DLL文件,实现了对微信二维码的有效识别与解析。此方法充分发挥了不同编程语言的优势,为自动化处理提供了高效的解决方案。 在C#中调用C++ DLL以实现OpenCV的微信二维码识别功能需要使用C++运行库。
  • JavaScript长按与上传功能
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    本项目通过JavaScript技术实现了长按二维码自动识别及上传二维码内容解析的功能,便捷高效。 在IT行业中,二维码作为一种高效的信息传递方式被广泛应用到各种场景中,例如链接分享、电子票务等。使用JavaScript(简称js)实现长按二维码识别及上传二维码的功能可以为用户提供更加便捷的获取与处理信息的方式。下面将详细介绍如何通过JavaScript来实现这个功能。 首先需要了解的是在JavaScript中的事件监听机制。在这个案例里,我们关注的是`touchstart`和`touchend`事件,在触摸屏设备上分别对应按下和抬起的动作;而对于非触摸屏设备,则可以使用`mousedown`和`mouseup`事件代替。通过监听这些特定的用户行为我们可以检测到长按操作的发生。 ```javascript let startTime; let longPressTimeout = 1000; // 长按时长阈值,单位:毫秒 function handleTouchStart(event) { startTime = new Date().getTime(); clearTimeout(window.longPressTimeout); } function handleTouchEnd(event) { const currentTime = new Date().getTime(); if (currentTime - startTime >= longPressTimeout) { onLongPress(); // 长按事件触发 } } ``` 对于目标元素,我们需要为其添加相应的事件监听器。 ```javascript const targetElement = document.querySelector(.your-qrcode-element); targetElement.addEventListener(touchstart, handleTouchStart); targetElement.addEventListener(touchend, handleTouchEnd); // 如果需要支持鼠标长按操作,则可以使用如下代码: targetElement.addEventListener(mousedown, handleTouchStart); targetElement.addEventListener(mouseup, handleTouchEnd); ``` 接下来,我们需要实现`onLongPress()`函数来处理二维码的识别逻辑。这通常涉及到通过第三方库读取和解析图片中的二维码信息。 ```javascript async function onLongPress() { // 获取图片数据 const files = await new Promise(resolve => { const input = document.createElement(input); input.type = file; input.accept = image/*; input.onchange = () => resolve(input.files); input.click(); }); if (!files.length) return; const file = files[0]; const reader = new FileReader(); reader.onload = async () => { const imgData = reader.result; // 使用canvas绘制图片 const canvas = document.createElement(canvas); const ctx = canvas.getContext(2d); // 将加载的图像数据显示在画布上,并解析二维码信息。 const img = new Image(); img.src = imgData; img.onload = () => { canvas.width = img.width; canvas.height = img.height; ctx.drawImage(img, 0, 0, img.width, img.height); // 使用jsQR库来解析二维码 const qrResult = jsQR(ctx.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height).data, canvas.width, canvas.height); if (qrResult) { console.log(识别到的二维码数据:, qrResult.data); // 这里可以添加处理结果的相关逻辑 } else { console.error(未找到二维码); } }; }; reader.readAsDataURL(file); } ``` 在这个示例中,当用户长按目标元素时会弹出一个文件选择器让用户上传含有二维码的图片。然后系统将读取并解析这张图片中的二维码信息,并通过`jsQR`库来完成这一过程。 为了提供更好的用户体验,在实际应用过程中还需要考虑一些额外的功能优化方案,比如加载提示、错误处理以及结果反馈等机制的设计与实现。总的来说,利用JavaScript技术可以方便地实现在网页上识别和上传二维码的功能,这需要开发者掌握一定的前端开发知识和技术基础。
  • MATLAB代(含示例
    优质
    本项目通过MATLAB编写程序实现对二维码的有效识别与解码,并提供了一个示例二维码用于测试和演示。适合初学者学习二维码处理技术。 二维码识别的Matlab代码包含一个内嵌界面。用户可以选择输入,并注意输入顺序。
  • PYNQ成功
    优质
    本文介绍了在PYNQ平台上成功开发和实现二维码识别的技术过程与应用案例,展示了其在硬件编程中的灵活性与高效性。 有详细注释的一篇文章介绍了如何在pynq-z2上运行相关程序。如果有任何问题或需要帮助,请留言咨询。文章地址可以在平台上找到,具体链接已省略。原文中提到的欢迎咨询内容保持不变。
  • MATLAB的应用
    优质
    本项目探讨了如何利用MATLAB平台进行二维码的高效识别与解析,涵盖了图像处理技术、算法优化及实际应用场景分析。 该代码为MATLAB类型,程序分析了二维码编码技术及基于图像处理的解码技术,并详细描述了其编码实现过程。在解码识别过程中,着重分析了基于图像处理的预处理方法,包括二维码灰度化、平滑和二值化等步骤。同时针对实际应用中的二维码情况进行了讨论。
  • QR的生成与Matlab的编程
    优质
    本项目旨在探讨并实践使用MATLAB语言编写程序来生成和解析QR二维码的技术方法,涵盖编码、解码及图像处理技术。 使用Matlab编程实现QR二维码的生成与识别可以通过zxing-core-1.7和zxing-j2se-1.7开源库完成,版本为1.7。编码函数是encode.m,解码函数是decode_qr.m,主程序文件名为QR_main.m。qr.jpg用于测试二维码图像的识别功能。
  • 基于 QT 的
    优质
    本项目利用QT框架开发了一款高效稳定的二维码识别软件,适用于Windows和Linux系统,为用户提供便捷快速的信息读取体验。 该示例可以通过摄像头识别2维码,并支持微信等应用的二维码扫描功能。但是目前尚未实现从2维码到对应链接或内容的跳转功能。