您能否将此解决方案改进为接口OpenCV 2.4+；至Zxing 1D条形码阅读器

我没有在网上找到这个解决方案，只能自己想办法。因此，为了其他人的利益，我将此作为一个“问题”：

您能将OpenCV 2.4 +的工作界面改进到Z邢2.2 1D条码阅读器的C++版本吗？p> 下面是我正在工作但可能可以改进的实现：

/**
 * Gary Bradski, Reading 1D barcodes
 *   License BSD, (c) 2013
 *
 *   Working example of how to call zxing using OpenCV 2.4+ cv::Mat
 *
 * Calling example, this one for 128 barcodes:
 *
 *   Code128Reader cr; //Instantiate a zxing barcode reader, int this case for 128 barcodes, 
 *                     //  but you can use any of their 1D or multi readers here
 *   ... by magic, I find, rectify and islotate a barcode into cv::Mat barcodeImage
 *   decode_image(&cr, barcodeImage);  //Decode the isolated rectified barcode or fail
 *
 */

#include <string>
#include <fstream>
#include <iostream>
#include <vector>

using namespace cv;
using namespace std;

//////////////ZXING BARCODE READER//////////////////////////////////////////
#include <zxing/LuminanceSource.h>
#include <zxing/MultiFormatReader.h>
#include <zxing/oned/OneDReader.h>
#include <zxing/oned/EAN8Reader.h>
#include <zxing/oned/EAN13Reader.h>
#include <zxing/oned/Code128Reader.h>
#include <zxing/datamatrix/DataMatrixReader.h>
#include <zxing/qrcode/QRCodeReader.h>
#include <zxing/aztec/AztecReader.h>
#include <zxing/common/GlobalHistogramBinarizer.h>
#include <zxing/Exception.h>

using namespace zxing;
using namespace oned;
using namespace datamatrix;
using namespace qrcode;
using namespace aztec;

class OpenCVBitmapSource : public LuminanceSource
{
private:
    cv::Mat m_pImage;

public:
    OpenCVBitmapSource(cv::Mat &image)
    : LuminanceSource(image.cols, image.rows)
    {
        m_pImage = image.clone();
    }

    ~OpenCVBitmapSource(){}

    int getWidth() const { return m_pImage.cols; }    
    int getHeight() const { return m_pImage.rows; }

    ArrayRef<char> getRow(int y, ArrayRef<char> row) const //See Zxing Array.h for ArrayRef def
    {
        int width_ = getWidth();
        if (!row)
            row = ArrayRef<char>(width_);
        const char *p = m_pImage.ptr<char>(y);
        for(int x = 0; x<width_; ++x, ++p)
            row[x] = *p;
        return row;
    }

    ArrayRef<char> getMatrix() const
    {
        int width_ = getWidth();
        int height_ =  getHeight();
        ArrayRef<char> matrix = ArrayRef<char>(width_*height_);
        for (int y = 0; y < height_; ++y)
        {
            const char *p = m_pImage.ptr<char>(y);
            int yoffset = y*width_;
            for(int x = 0; x < width_; ++x, ++p)
            {
                matrix[yoffset + x] = *p;
            }
        }
        return matrix;
    }
    /*
    // The following methods are not supported by this demo (the DataMatrix Reader doesn't call these methods)
    bool isCropSupported() const { return false; }
    Ref<LuminanceSource> crop(int left, int top, int width, int height) {}
    bool isRotateSupported() const { return false; }
    Ref<LuminanceSource> rotateCounterClockwise() {}
    */
};

void decode_image(Reader *reader, cv::Mat &image)
{
    try
    {
        Ref<OpenCVBitmapSource> source(new OpenCVBitmapSource(image));
        Ref<Binarizer> binarizer(new GlobalHistogramBinarizer(source));
        Ref<BinaryBitmap> bitmap(new BinaryBitmap(binarizer));
        Ref<Result> result(reader->decode(bitmap, DecodeHints(DecodeHints::TRYHARDER_HINT)));//+DecodeHints::DEFAULT_HINT)));
        cout << result->getText()->getText() << endl;
            //Export the read barcode here
    }
    catch (zxing::Exception& e)
    {
            //Export your failure to read the code here
        cerr << "Error: " << e.what() << endl;
    }
}

/**
*加里·布拉德斯基，正在读一维条形码
*许可证BSD，（c）2013
*
*如何使用OpenCV 2.4+cv:：Mat调用zxing的工作示例
*
*调用示例，此示例用于128个条形码：
*
*code128cr//实例化一个zxing条形码阅读器，在本例中输入128个条形码，
*//但是您可以在这里使用他们的任何1D或多读卡器
*   ... 通过魔法，我找到、纠正并将条形码旋转到cv:：Mat barcodeImage中
*解码图像（&cr，条形码图像）//解码隔离的已纠正条形码或失败
*
*/
#包括
#包括
#包括
#包括
使用名称空间cv；
使用名称空间std；
//////////////ZXING条形码阅读器//////////////////////////////////////////
#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
使用名称空间zxing；
使用名称空间；
使用命名空间数据矩阵；
使用名称空间编码；
使用名称空间aztec；
类OpenCVBitmapSource：公共亮度源
{
私人：
cv：：Mat m_pImage；
公众：
OpenCVBitmapSource（cv:：Mat和image）
：亮度源（image.cols、image.rows）
{
m_pImage=image.clone（）；
}
~OpenCVBitmapSource（）{}
int getWidth（）常量{return m_pImage.cols；}
int getHeight（）常量{return m_pImage.rows；}
ArrayRef getRow（int y，ArrayRef row）常量//有关ArrayRef定义，请参见Zxing Array.h
{
int width=getWidth（）；
如果（！行）
行=ArrayRef（宽度）；
常数char*p=m_pImage.ptr（y）；
对于（int x=0；x我认为可以通过替换

Ref<OpenCVBitmapSource> source(new OpenCVBitmapSource(image));

Ref源代码（新的OpenCVBitmapSource（图像））；

与

Ref-source（新的灰度标尺亮度源（image.data、image.step、image.rows、0、0、image.cols、image.rows））；
这可能更适合于Oybe。我开始认为需要有一个更深的端口，以便OpenCV在整个过程中使用。我讨厌分散的分配，我喜欢一次将它们全部放在前端。我也不喜欢将检测器粘贴到读卡器中。我将检测到的校正图像传递给它。我希望能够模块化地改进该部分。读者是“meh”，在一个具有挑战性的场景中，它可以得到50%左右。我想它可以通过肉眼得到80%左右。我不确定我是否理解你所说的“更深”的意思。本质上，OpenCV在这里扮演的角色只是一个围绕原始字符缓冲区的数据结构。
Ref source（新的GreyscaleLuminanceSource（image.data、image.step、image.rows、0、0、image.cols、image.rows））；
只需将cv:：Mat转换为ZXing首选的数据结构，只需非常小的内存分配。如果您想使用自己的检测区域，您仍然可以传入ROI。此处未显示的是我的1D条形码检测器，所有这些都在OpenCV的几行中，可以在一个极具挑战性的数据集中查找所有条形码实例（从正面平行到超过60度透视+旋转的系统变化）。我现在看到了一种更好的方法，那就是你可以对多边形进行推理。因此，我希望检测器和阅读器能够更好地分离。对于阅读器，我想添加对多边形进行推理的方法，然后是使用模式识别的方法（Gallo&Manduchi）即使某些零交叉丢失，它也可以读取模式。感谢cxyzs7，这比idealsoftware.com使用的更清晰。但是直接提供指针对我来说不起作用（v2.4.8）。我必须提供ArrayRef:GreyscaleLuminanceSource（ArrayRef（（char*）image.data，image.step*image.rows），image.step，image.rows，0，0，image.cols，image.rows）。请提供建议。
Ref<LuminanceSource> source(new GreyscaleLuminanceSource(image.data, image.step, image.rows, 0, 0, image.cols, image.rows));