{var%20f='http://v.t.sina.com.cn/share/share.php?appkey=1515056452',u=z||d.location,p=['&url=',e(u),'&title=',e(t||d.title),'&source=',e(r),'&sourceUrl=',e(l),'&content=',c||'gb2312','&pic=',e(p||'')].join('');function%20a(){if(!window.open([f,p].join(''),'mb',['toolbar=0,status=0,resizable=1,width=440,height=430,left=',(s.width-440)/2,',top=',(s.height-430)/2].join('')))u.href=[f,p].join('');};if(/Firefox/.test(navigator.userAgent))setTimeout(a,0);else%20a();})(screen,document,encodeURIComponent,'','','https://www.xiaopingtou.cn//data/attach/topic/topicKPo7gB.jpg', '推荐 weixin_33724659 的文章《ZBar移植到ARM》','https://www.xiaopingtou.net/article-72919.html','页面编码gb2312|utf-8默认gb2312'));){kind=link}
之前在《 OpenCV+ZBar实现条码识别（Windows32位和64位）》介绍过ZBar在Windows上实现条码的识别，现在介绍ZBar如何在ARM架构的嵌入式Linux系统上实现条码识别。
1、下载ZBar源码（传送门）
2、交叉编译源码
解压缩源码：
tar -jxvf zbar-0.10.tar.bz2
进入ZBar源码根目录，在根目录下建立output文件夹：
cd zbar-0.10
mkdir output
配置ZBar： ./configure --prefix=$(pwd)/output --host=arm-linux --enable-shared --enable-static --without-imagemagick --without-jpeg --without-python --without-gtk --without-qt --disable-video
编译和安装： make && make install
到此，交叉编译完成，进入output目录可以看到输出的文件，如下图：
3、配置pkg-config export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/arm/3thparty_package/zbar-0.10/output/lib/pkgconfig
pkg-config --libs --cflags zbar
4、编写小demo到ARM上测试，小demo为读取一张二维码图片，然后识别，将识别结果在图像上和控制台上显示出来 小demo：
拷贝output目录下的lib目录下的所有文件到嵌入式Linux系统下的/lib目录： 在ARM架构的嵌入式Linux系统上运行：
运行效果图如下：
配置ZBar： ./configure --prefix=$(pwd)/output --host=arm-linux --enable-shared --enable-static --without-imagemagick --without-jpeg --without-python --without-gtk --without-qt --disable-video
编译和安装： make && make install
到此，交叉编译完成，进入output目录可以看到输出的文件，如下图：
3、配置pkg-config export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/arm/3thparty_package/zbar-0.10/output/lib/pkgconfig
pkg-config --libs --cflags zbar
4、编写小demo到ARM上测试，小demo为读取一张二维码图片，然后识别，将识别结果在图像上和控制台上显示出来 小demo：
#include
#include
#include
#include "zbar.h"
int main(int argc, char** argv){
if(argc < 2){
std::cout << "Usage: ./test_zbar barcode.png" << std::endl;
return -1;
}
cv::Mat src = cv::imread(argv[1], 1);
cv::Mat gray;
if (src.channels() == 1) gray = src;
else cv::cvtColor(src, gray, CV_RGB2GRAY);
int width = gray.cols;
int height = gray.rows;
// create a reader
zbar::ImageScanner scanner;
// configure the reader
scanner.set_config(zbar::ZBAR_NONE, zbar::ZBAR_CFG_ENABLE, 1);
unsigned char *pdata = (unsigned char *)gray.data;
zbar::Image imageZbar(width, height, "Y800", pdata, width * height);
int n = scanner.scan(imageZbar);
if (n > 0){
// extract results
for (zbar::Image::SymbolIterator symbol = imageZbar.symbol_begin();
symbol != imageZbar.symbol_end();
++symbol) {
// do something useful with results
std::string decodedFmt = symbol->get_type_name();
std::string symbolData = symbol->get_data();
cv::putText(src, decodedFmt, cv::Point(10, 20), cv::FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.2, cv::Scalar(255, 0, 0), 1);
cv::putText(src, symbolData, cv::Point(10, 60), cv::FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.2, cv::Scalar(255, 0, 0), 1);
std::cout << decodedFmt << std::endl;
std::cout << symbolData << std::endl;
}
}else{
char error_str[64];
sprintf(error_str, "Not got a barcode!");
cv::putText(src, error_str,
cv::Point(10, 20),
cv::FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.2, cv::Scalar(0, 0, 255), 1);
std::cout << "Not got a barcode!" << std::endl;
}
cv::imwrite("result.png", src);
// clean up
imageZbar.set_data(NULL, 0);
}
编译输出可执行文件：
arm-linux-g++ -o test_zbar test_zbar.cpp `pkg-config --libs --cflags zbar` `pkg-config --libs --cflags opencv`拷贝output目录下的lib目录下的所有文件到嵌入式Linux系统下的/lib目录： 在ARM架构的嵌入式Linux系统上运行：
运行效果图如下：