首先，我们来看看zxing一些基本介绍。
ZXing是一个开放源码的，用Java实现的多种格式的1D（注1d条码主要常见的条码）
/2D条码（主要是二维码）
图像处理库，它包含了联系到其他语言的端口。Zxing可以实现使用手机的内置的摄像头完成条形码的扫描及解码。该项目可实现的条形码编码和解码。我们目前支持以下格式：
UPC-A，UPC-E
EAN-8，EAN-13
39码
93码
代码128
创新及科技基金
库德巴
RSS-14（所有的变体
RSS扩展（大多数变体）
QR码
数据矩阵
阿兹台克人（'测试版'质量）
PDF 417（'阿尔法'的质量）
Zxing库的主要部分支持以下几个功能：核心代码的使用、适用于J2SE客户端的版本、适用于Android客户端的版本（即BarcodeScanner）、Android的集成（通过Intent支持和BarcodeScanner的集成）等。
在android下生成二维码
在
http://code.google.com/p/zxing/downloads/list下载zxing压缩包（我用的Zxing-1.7），解压后将core/src和javase/src中的com文件夹整体复制到你的java工程中，这两个包里面包含java所用的java源码。
相应的源代码如下：
package com.easyoa.test;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.Hashtable;
import javax.imageio.ImageIO;
import com.google.zxing.BarcodeFormat;
import com.google.zxing.BinaryBitmap;
import com.google.zxing.DecodeHintType;
import com.google.zxing.LuminanceSource;
import com.google.zxing.MultiFormatReader;
import com.google.zxing.MultiFormatWriter;
import com.google.zxing.Reader;
import com.google.zxing.ReaderException;
import com.google.zxing.Result;
import com.google.zxing.client.j2se.BufferedImageLuminanceSource;
import com.google.zxing.common.ByteMatrix;
import com.google.zxing.common.HybridBinarizer;
public class Test {
private static final int BLACK = 0xff000000;
private static final int WHITE = 0xFFFFFFFF;
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
Test test=new Test();
test.encode();
test.decode();
}
//编码
/**
* 在编码时需要将com.google.zxing.qrcode.encoder.Encoder.java中的
* static final String DEFAULT_BYTE_MODE_ENCODING = "ISO8859-1";修改为UTF-8，否则中文编译后解析不了
*/
public void encode(){
try {
String str = "姓名：曾驰文，性别：男，年龄：27，籍贯：湖南长沙，";// 二维码内容
String path = "D://test.png";
ByteMatrix byteMatrix;
byteMatrix= new MultiFormatWriter().encode(str, BarcodeFormat.QR_CODE, 200, 200);
File file = new File(path);
writeToFile(byteMatrix, "png", file);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void writeToFile(ByteMatrix matrix, String format, File file)
throws IOException {
BufferedImage image = toBufferedImage(matrix);
ImageIO.write(image, format, file);
}
public static BufferedImage toBufferedImage(ByteMatrix matrix) {
int width = matrix.getWidth();
int height = matrix.getHeight();
BufferedImage image = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_INT_ARGB);
for (int x = 0; x < width; x++) {
for (int y = 0; y < height; y++) {
image.setRGB(x, y, matrix.get(x, y) == 0 ? BLACK:WHITE);
}
}
return image;
}
//解码
public void decode(){
try{
Reader reader = new MultiFormatReader();
String imgPath = "D://test.png";
File file = new File(imgPath);
BufferedImage image;
try {
image = ImageIO.read(file);
if (image == null) {
System.out.println("Could not decode image");
}
LuminanceSource source = new BufferedImageLuminanceSource(image);
BinaryBitmap bitmap = new BinaryBitmap(new HybridBinarizer(source));
Result result;
Hashtable hints= new Hashtable();
hints.put(DecodeHintType.CHARACTER_SET, "utf-8");
//解码设置编码方式为：utf-8，
result = new MultiFormatReader().decode(bitmap,hints);
String resultStr = result.getText();
System.out.println("解析后内容："+resultStr);
} catch (IOException ioe) {
System.out.println(ioe.toString());
} catch (ReaderException re) {
System.out.println(re.toString());
}
}catch(Exception ex){
System.out.println(ex.toString());
}
}
}通过代码，我们可以得出下列的结论：
为了更好的生成相应的二维码，我们需要将相应的二维码内容转换成相应的流对象，将流对象转换成相应的图片，这图片是不同部分变成黑白的图片。
相应的解析的结果是：姓名：曾驰文，性别：男，年龄：27，籍贯：湖南长沙，
解析二维码
下面是 二维码从图片解析内容的分析与实现
解码的流程大致分成以下几个步骤：
1:获取摄像头byte[] data
2:对数据进行解析
在zxing客户端源码中
PreviewCallback 摄像头回调 data就是出自这里
PlanarYUVLuminanceSource 继承与LuminanceSource不同的数据原 YUV RGB
RGBLuminanceSource
AutoFocusCallback 自动对焦。不能自动对焦的手机zxing就不能发威了（这个处理相应的摄像头的过程中，在android系统下，由于是调用硬件设备，往往系统调度无法处理，从而实现后退键反映不及时的结果）
CameraManager 摄像头管理类。打开，关闭
DecodeThread 线程管理主要利用到了CountDownLatch
DecodeHandler 数据传输中枢。我理解DecodeThread控制线程，DecodeHandler发送数据
DecodeFormatManager 这个配置解码格式。一维码，二维码等
CaptureActivityHandler 这个是解码与avtivity中介。解码成功，失败都用她回调
ViewfinderView 我们看到的扫描框，搞花样就从她入手
同样，我们来看看源代码：
public class DecodeImageHandler {
private static final String TAG = DecodeImageHandler.class.getSimpleName();
// 解码格式
private MultiFormatReader multiFormatReader;
private static final String ISO88591 = "ISO8859_1";
// private Context mContext;
public DecodeImageHandler(Context context) {
// 解码的参数
Hashtable<DecodeHintType, Object> hints = new Hashtable<DecodeHintType, Object>(2);
// 能解析的编码类型 和 解析时使用的编码。
Vector<BarcodeFormat> decodeFormats = new Vector<BarcodeFormat>();
decodeFormats.addAll(DecodeFormatManager.ONE_D_FORMATS);
decodeFormats.addAll(DecodeFormatManager.QR_CODE_FORMATS);
decodeFormats.addAll(DecodeFormatManager.DATA_MATRIX_FORMATS);
hints.put(DecodeHintType.POSSIBLE_FORMATS, decodeFormats);
hints.put(DecodeHintType.CHARACTER_SET, ISO88591);
init(context, hints);
}
public DecodeImageHandler(Context context, Hashtable<DecodeHintType, Object> hints) {
init(context, hints);
}
private void init(Context context, Hashtable<DecodeHintType, Object> hints) {
multiFormatReader = new MultiFormatReader();
multiFormatReader.setHints(hints);
// mContext = context;
}
public Result decode(Bitmap bitmap) {
// 首先，要取得该图片的像素数组内容
int width = bitmap.getWidth();
int height = bitmap.getHeight();
//--------------------------------------------------
//rgb模式
int[] data = new int[width * height];
bitmap.getPixels(data, 0, width, 0, 0, width, height);
Result rgbResult = rgbModeDecode(data, width, height);
if (rgbResult != null) {
data = null;
return rgbResult;
}
//----------------------------------------------------
//yuv
byte[] bitmapPixels = new byte[width * height];
bitmap.getPixels(data, 0, width, 0, 0, width, height);
// 将int数组转换为byte数组
for (int i = 0; i < data.length; i++) {
bitmapPixels[i] = (byte) data[i];
}
// ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
// bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos);
Result yuvResult = yuvModeDecode(bitmapPixels, width, height);
bitmapPixels = null;
return yuvResult;
}
// public Result decode(String path) throws IOException {
// // 解析图片高和宽
// BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
// options.inJustDecodeBounds = true;
// BitmapFactory.decodeFile(path, options);
//
// //从图片直接获取byte[]
// File file = new File(path);
// FileInputStream is = new FileInputStream(file);
// ByteArrayOutputStream os = new ByteArrayOutputStream();
// int len = -1;
// byte[] buf = new byte[512];
// while ((len = is.read(buf)) != -1) {
// os.write(buf, 0, len);
// }
// //关闭流
// try {
// is.close();
// } finally {
// if (is != null) {
// is.close();
// }
// }
//
// //解析
// return decode(os.toByteArray(), options.outWidth, options.outHeight);
// }
public Result rgbModeDecode(int[] data, int width, int height) {
Result rawResult = null;
RGBLuminanceSource source = new RGBLuminanceSource(width, height, data);
BinaryBitmap bitmap = new BinaryBitmap(new HybridBinarizer(source));
try {
rawResult = multiFormatReader.decodeWithState(bitmap);
} catch (ReaderException re) {
// continue
} finally {
multiFormatReader.reset();
}
//转换乱码
if (rawResult != null) {
return converResult(rawResult);
}
return rawResult;
}
public Result yuvModeDecode(byte[] data, int width, int height) {
Result rawResult = null;
PlanarYUVLuminanceSource source = new PlanarYUVLuminanceSource(data, width, height, 0, 0, width, height);
BinaryBitmap bitmap = new BinaryBitmap(new HybridBinarizer(source));
try {
rawResult = multiFormatReader.decodeWithState(bitmap);
} catch (ReaderException re) {
// continue
} finally {
multiFormatReader.reset();
}
//转换乱码
if (rawResult != null) {
return converResult(rawResult);
}
return rawResult;
}
/**
* 使用ISO88591进行解码，然后通过ISO88591在进行转换乱码
*/
private Result converResult(Result rawResult) {
//复制一个Result,并转码
String str = rawResult.getText();
String converText = null;
try {
converText = BarcodeUtils.converStr(str, ISO88591);
} catch (UnsupportedEncodingException e) {
Logger.getInstance(TAG).debug(e.toString());
}
// FIXME 转化失败--》1:结果置空
// --》2:把未解码的内容返回
if (converText != null) {
return serResultText(rawResult, converText);
} else {
return rawResult;
}
}
private Result serResultText(Result rawResult, String converText) {
Result resultResult = new Result(converText, rawResult.getRawBytes(), rawResult.getResultPoints(),
rawResult.getBarcodeFormat(), System.currentTimeMillis());
resultResult.putAllMetadata(rawResult.getResultMetadata());
return resultResult;
}
}我们可以看出：
①指定相应的系统的参数来解码byte数组中的内容。
②这样数组往往会出现乱码，我们需要经过crc等等的编码格式的校正。
③把相应的文字赋值给对话框。
这就是我对zxing的理解。
