win10 x64环境下利用vs2015编译zxing-cpp及利用zxing C++进行解码
在这里，我将介绍如何利用cmake, vs2015对zxing-cpp进行编译，并且利用zxing-cpp c++版本进行解码。我已经编译好了x64 vs2015环境下的zxing-cpp库，并给出了相应的解码demo，可以参考GitHub代码（其中zxing是已经编译好的库，可以直接配置使用，像配置opencv一样（但不需要动态链接库）；demo是演示解码例程）。
CMake 安装与配置
在CMake官网下载安装程序。直接安装CMake，但在安装的时候要记得勾选将CMake包含在电脑的环境变量中；如果安装时没有勾选，那也没关系，直接找到CMake的安装路径，将其bin文件所在路径添加到环境变量中（不懂的可以Google）。
zxing-cpp 下载与编译
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zxing-cpp是zxing开源库的C++接口，该作者也一直在维护该库。在这里直接clone zxing-cpp 到本地目录下面（如下图），得到下面的文件（初始是没有build文件夹）
- 在zxing-cpp目录下建立build文件夹（也就是上图中的build文件夹），供CMake编译保存。如下图，分别选择两个相应的路径，在Configure中，一定要设置正确的编译器和机器位数（本文设置的是vs2015 v14和 x64）, 千万不能忽略。 设置完成之后，直接Generate就ok了， 没问题的话都是done的状态。
- CMake 完成编译之后，打开build文件夹，我们可以找到一个zxing.sln的文件，直接用vs2015打开。
- 打开之后，在vs2015里面设置成debug x64模式，右键Solution ‘zxing’ 直接build即可。
- 工程建立完毕之后，会在build文件夹下面，生成Debug的文件夹，如下图。
- 在Debug文件夹下面，我们可以得到 libzxing-debug.lib 和zxing.exe两个文件。
- zxing.exe文件可以在命令行下面直接运行（如下面命令行执行所示），可以设置图片进行解码。在这里，libzxing-debug.lib对我们才是重要的。
- 得到libzxing-debug.lib后，我们可以像配置opencv库一样配置好zxing-cpp库，来进行解码。这里，我 将 libzxing-debug.lib 和 zxing-cpp\core\src目录下面的zxing文件夹拷贝出来，构成一个单独供C++调用的 zxing库。 如下图所示，建立了一个新的zxing文件夹，在其下面建立一个lib文件夹，将libzxing-debug.lib拷贝进去；并且将zxing-cpp\core\src目录下面的zxing文件夹拷贝到该zxing文件夹里面。这样，我们就得到了一个类似于opencv的库，只是是静态链接库。
- 利用vs2015建立一个demo工程，在debug x64属性下配置好opencv 和 刚刚建立好的zxing库，形成zxing-cv属性表（不会属性配置详见Google，或者参照GitHub链接中的配置）。在工程中添加source.cpp文件，如下，其他文件参考Github链接。
#include <string>
#include <fstream>
#include <zxing/LuminanceSource.h>
#include <zxing/common/Counted.h>
#include <zxing/Reader.h>
#include <zxing/aztec/AztecReader.h>
#include <zxing/common/GlobalHistogramBinarizer.h>
#include <zxing/DecodeHints.h>
#include <zxing/datamatrix/DataMatrixReader.h>
#include <zxing/MultiFormatReader.h>
#include <zxing/pdf417/PDF417Reader.h>
#include <zxing/qrcode/QRCodeReader.h>
#include <zxing/oned/CodaBarReader.h>
#include <zxing/oned/Code39Reader.h>
#include <zxing/oned/Code93Reader.h>
#include <zxing/oned/Code128Reader.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "MatSource.h"
int main()
{
std::string image_name = "02.jpg";
cv::Mat matSrc = cv::imread(image_name, 1);
if (!matSrc.data) {
fprintf(stderr, "read image error: %s", image_name.c_str());
return -1;
}
cv::Mat matGray;
cv::cvtColor(matSrc, matGray, CV_BGR2GRAY);
zxing::Ref<zxing::LuminanceSource> source = MatSource::create(matGray);
int width = source->getWidth();
int height = source->getHeight();
fprintf(stderr, "image width: %d, height: %d\n", width, height);
zxing::Ref<zxing::Reader> reader;
reader.reset(new zxing::oned::Code128Reader);
zxing::Ref<zxing::Binarizer> binarizer(new zxing::GlobalHistogramBinarizer(source));
zxing::Ref<zxing::BinaryBitmap> bitmap(new zxing::BinaryBitmap(binarizer));
zxing::Ref<zxing::Result> result(reader->decode(bitmap, zxing::DecodeHints(zxing::DecodeHints::CODE_128_HINT)));
/*std::string txt = "Code128.txt";
std::ifstream in(txt);
if (!in.is_open()) {
fprintf(stderr, "fail to open file: %s\n", txt.c_str());
return -1;
}
std::string str1;
std::getline(in, str1);
fprintf(stderr, "actual result: %s\n", str1.c_str());*/
std::string str2 = result->getText()->getText();
fprintf(stdout, "recognization result: %s\n", str2.c_str());
/*if (str1.compare(str2) == 0) {
fprintf(stderr, "===== recognition is correct =====\n");
}
else {
fprintf(stderr, "===== recognition is wrong =====\n");
return -1;
}*/
/*in.close();*/
return 0;
}
10. 解码结果：
已编译好的 zxing-cpp 链接
Github - zxing-cpp for vs2015 x64。
已配置好的 zxing 解码demo链接
Github - 注意属性表中的路径需要根据个人环境进行配置，直接运行工程便可以解码（此处只添加了code128解码，后续将添加其他格式解码）。