在C#中使用ZBar识别条形码

目录：

一.识别库

二.从一张图片中提取多个条形码

三.注意事项

 

从博客园学了很多，本着分享的目的，希望后来者遇到类似问题时，不必重复造轮子，早点下班回家^-^。

一.识别库

    目前主流的识别库主要有ZXing.NET和ZBar，这里我使用的是ZBar，ZXing.NET也试过，同等条件下，识别率不高。

    ZBar相关类库包括：libzbar.dll,libzbar-cil.dll,libiconv-2.dll;

    很奇怪为什么不能直接引用libzbar.dll，实际使用时引用的是libzbar-cil.dll,libiconv-2.dll是libzbar-cil.dll用来映射libzbar.dll的。

    ZBar识别库包含在源码中，文末可直接下载。

 

二.从一张图片中提取多个条形码

    先上截图:

    需要提取条形码的图片：

    

    识别结果

    

    主要代码：

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131

/// <summary>           /// 条码识别           /// </summary>           private void ScanBarCode(string fileName)           {               DateTime now = DateTime.Now;               Image primaryImage = Image.FromFile(fileName);                    Bitmap pImg = MakeGrayscale3((Bitmap)primaryImage);               using (ZBar.ImageScanner scanner = new ZBar.ImageScanner())               {                   scanner.SetConfiguration(ZBar.SymbolType.None, ZBar.Config.Enable, 0);                   scanner.SetConfiguration(ZBar.SymbolType.CODE39, ZBar.Config.Enable, 1);                   scanner.SetConfiguration(ZBar.SymbolType.CODE128, ZBar.Config.Enable, 1);                        List<ZBar.Symbol> symbols = new List<ZBar.Symbol>();                   symbols = scanner.Scan((Image)pImg);                        if (symbols != null && symbols.Count > 0)                   {                       string result = string.Empty;                       symbols.ForEach(s => result += "条码内容:" + s.Data + " 条码质量:" + s.Quality + Environment.NewLine);                       MessageBox.Show(result);                   }               }           }                /// <summary>           /// 处理图片灰度           /// </summary>           /// <param name="original"></param>           /// <returns></returns>           public static Bitmap MakeGrayscale3(Bitmap original)           {               //create a blank bitmap the same size as original               Bitmap newBitmap = new Bitmap(original.Width, original.Height);                    //get a graphics object from the new image               Graphics g = Graphics.FromImage(newBitmap);                    //create the grayscale ColorMatrix               System.Drawing.Imaging.ColorMatrix colorMatrix = new System.Drawing.Imaging.ColorMatrix(                  new float[][]                 {                    new float[] {.3f, .3f, .3f, 0, 0},                    new float[] {.59f, .59f, .59f, 0, 0},                    new float[] {.11f, .11f, .11f, 0, 0},                    new float[] {0, 0, 0, 1, 0},                    new float[] {0, 0, 0, 0, 1}                 });                    //create some image attributes               ImageAttributes attributes = new ImageAttributes();                    //set the color matrix attribute               attributes.SetColorMatrix(colorMatrix);                    //draw the original image on the new image               //using the grayscale color matrix               g.DrawImage(original, new Rectangle(0, 0, original.Width, original.Height),                  0, 0, original.Width, original.Height, GraphicsUnit.Pixel, attributes);                    //dispose the Graphics object               g.Dispose();               return newBitmap;           }

 

三.注意事项

    如果条码识别率不高，考虑是图片的DPI不够。我的项目初期使用的是500万像素的高拍仪，拍出来的图片识别率始终不高，DPI为96。后来更换为800万像素的高拍仪,DPI为120，识别率从60%直接上升到95%+。当然，也需要对图片做一些裁剪。另外，灰度处理是必须的，可减少拍摄照片时反光引起的识别率不高问题。