ZXing 使用教程：轻松实现条码与二维码的读写

2025-02-15 08:30:13

在当今数字化时代，条形码（Barcode）和二维码（QR Code）已经成为信息传递的重要手段之一。无论是商品标签、支付凭证还是身份验证，这些编码方式都广泛应用于各个领域。为了更好地支持开发者处理这类数据，ZXing应运而生——这是一个开源的Java库，专注于条形码和二维码的生成与解析。通过提供简单易用的API接口，ZXing使得开发者可以轻松地将条码识别功能集成到自己的应用程序中，从而提高用户体验并简化开发流程。

Logo

一、什么是ZXing？

ZXing（Zebra Crossing）是一个开源的Java库，旨在为开发者提供一套完整的工具来处理条形码和二维码。它支持多种格式的条码，包括但不限于EAN-13、Code 128、QR Code等，并且能够高效地进行图像识别与生成操作。相比于其他同类库，ZXing以其轻量级的设计和广泛的兼容性脱颖而出，适用于从桌面应用到移动设备的各种平台。此外，ZXing还特别注重性能优化，在保证准确性的前提下实现了极高的处理速度。

主要特点

  • 多格式支持：涵盖常见的条码类型，如EAN-13、Code 128、QR Code等；
  • 高效处理：经过精心调优，确保在不同环境下都能快速完成任务；
  • 跨平台兼容：适用于Java SE、Android等多个环境，确保使用体验一致；
  • 详细的文档支持：官方文档详尽，帮助开发者快速掌握核心功能；
  • 丰富的内置工具：不仅限于简单的读写操作，还包括图像预处理等功能；

二、为什么选择ZXing？

  1. 多格式支持：ZXing最显著的特点之一是其对多种条码格式的支持。无论是传统的线性条码（如EAN-13、UPC-A），还是二维条码（如QR Code、Data Matrix），ZXing都能轻松应对。这种全面的支持使得开发者可以根据具体需求选择最适合的编码方式，而不必担心兼容性问题。例如，在处理零售行业的产品信息时，可以选择使用EAN-13格式；而在构建移动支付系统时，则更适合采用QR Code。

  2. 高效处理：为了让更多的开发者能够享受到ZXing带来的便利，它在设计时充分考虑到了效率。整个框架采用了异步非阻塞I/O模型，最大限度地减少了资源占用。特别是在面对大规模数据集或实时交互场景时，这一点尤为重要。例如，在处理包含数百万张图片的数据集时，ZXing可以通过多线程并发处理等方式显著提升解码速度，从而更好地满足用户的即时响应需求。

  3. 跨平台兼容：为了让更多的开发者能够顺利使用ZXing，它在设计时充分考虑到了跨平台兼容性。无论是Java SE环境下的桌面应用，还是Android平台上的移动应用，ZXing都能稳定运行并正确处理各种条码。这意味着无论你是在开发企业级软件还是个人项目，都可以放心地引入ZXing而不必担心环境适配问题。此外，它还针对不同的操作系统进行了适配测试，确保在Windows、Linux等多种平台上都能获得一致且优质的用户体验。

  4. 详细的文档支持：为了让更多的开发者能够顺利使用ZXing，官方团队编写了详尽的文档资料，涵盖了从安装配置到高级用法在内的各个方面。这些文档不仅降低了学习成本，也让整个开发过程变得更加顺畅。例如，对于想要深入了解框架内部原理的开发者来说，官方文档中包含了详细的架构图解和技术说明，帮助他们更快地掌握核心技术要点。

  5. 丰富的内置工具：为了让开发者能够更方便地处理条码相关任务，ZXing还提供了一系列内置工具。除了基本的读写操作外，还包括图像预处理、结果校验等功能。例如，在处理模糊不清的条码图像时，可以先使用内置的图像增强算法对其进行优化，然后再尝试解码。这种方式不仅提高了识别成功率，也为后续的数据处理提供了保障。

三、安装与配置

安装步骤

根据你使用的环境，选择相应的安装方式：

Maven 环境

首先确保已安装Maven，并在项目的pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>com.google.zxing</groupId>
    <artifactId>core</artifactId>
    <version>3.4.1</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>com.google.zxing</groupId>
    <artifactId>javase</artifactId>
    <version>3.4.1</version>
</dependency>

Gradle 环境

如果你使用的是Gradle作为构建工具，则可以在build.gradle文件中添加如下依赖：

implementation 'com.google.zxing:core:3.4.1'
implementation 'com.google.zxing:javase:3.4.1'

配置文件编写

安装完成后，在项目中引入ZXing库，并初始化所需的处理器实例：

import com.google.zxing.BarcodeFormat;
import com.google.zxing.MultiFormatWriter;
import com.google.zxing.common.BitMatrix;

// 创建一个新的二维码生成器
MultiFormatWriter writer = new MultiFormatWriter();

// 设置二维码内容和其他参数
String content = "Hello, ZXing!";
int width = 300;
int height = 300;
Map<EncodeHintType, Object> hints = new EnumMap<>(EncodeHintType.class);
hints.put(EncodeHintType.CHARACTER_SET, "UTF-8");

// 生成二维码矩阵
BitMatrix matrix = writer.encode(content, BarcodeFormat.QR_CODE, width, height, hints);

// 将二维码矩阵转换为BufferedImage对象
BufferedImage image = MatrixToImageWriter.toBufferedImage(matrix);

// 输出二维码图像
File output = new File("qrcode.png");
ImageIO.write(image, "png", output);

上述代码展示了如何使用ZXing以最简短的方式完成整个二维码生成流程。我们定义了一个名为writer的对象来创建二维码生成器，并通过调用encode()方法指定二维码内容及其他参数。最终结果将以BitMatrix对象的形式返回，再利用MatrixToImageWriter类将其转换为标准的图像格式（如PNG）。这段代码不仅简洁明了，也展示了ZXing的核心功能。

四、核心功能详解

多格式支持

正如前面提到的，ZXing最吸引人的地方在于其对多种条码格式的支持。无论是传统的线性条码（如EAN-13、UPC-A），还是二维条码（如QR Code、Data Matrix），ZXing都能轻松应对。这种全面的支持使得开发者可以根据具体需求选择最适合的编码方式，而不必担心兼容性问题。例如，在处理零售行业的产品信息时，可以选择使用EAN-13格式；而在构建移动支付系统时，则更适合采用QR Code。

// 生成EAN-13条码
MultiFormatWriter writer = new MultiFormatWriter();
String ean13Content = "9780201310054";
BitMatrix matrix = writer.encode(ean13Content, BarcodeFormat.EAN_13, 300, 100);
BufferedImage image = MatrixToImageWriter.toBufferedImage(matrix);
ImageIO.write(image, "png", new File("ean13.png"));

在这段代码中，我们展示了如何使用ZXing生成一个EAN-13条码。通过指定BarcodeFormat.EAN_13参数，可以直接生成符合该格式要求的条码图像。这种方式不仅简化了开发流程，也为用户带来了更好的使用体验。

高效处理

为了让更多的开发者能够享受到ZXing带来的便利，它在设计时充分考虑到了效率。整个框架采用了异步非阻塞I/O模型，最大限度地减少了资源占用。特别是在面对大规模数据集或实时交互场景时，这一点尤为重要。例如，在处理包含数百万张图片的数据集时，ZXing可以通过多线程并发处理等方式显著提升解码速度，从而更好地满足用户的即时响应需求。

// 并发解码多个条码图像
List<File> images = Arrays.asList(new File("image1.png"), new File("image2.png"));

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4);
CompletionService<Result> completionService = new ExecutorCompletionService<>(executor);

for (File image : images) {
    completionService.submit(() -> {
        BufferedImage bufferedImage = ImageIO.read(image);
        BinaryBitmap bitmap = new BinaryBitmap(new HybridBinarizer(new BufferedImageLuminanceSource(bufferedImage)));
        Result result = new MultiFormatReader().decode(bitmap);
        return result;
    });
}

for (int i = 0; i < images.size(); i++) {
    Future<Result> future = completionService.take();
    Result result = future.get();
    System.out.println("Decoded content: " + result.getText());
}

executor.shutdown();

在这段代码中，我们展示了如何使用ZXing并发解码多个条码图像。通过创建固定大小的线程池，并结合ExecutorCompletionService类管理任务提交与结果获取的过程，可以有效提高解码效率，缩短开发周期。

跨平台兼容性

为了让更多的开发者能够顺利使用ZXing，它在设计时充分考虑到了跨平台兼容性。无论是Java SE环境下的桌面应用，还是Android平台上的移动应用，ZXing都能稳定运行并正确处理各种条码。这意味着无论你是在开发企业级软件还是个人项目，都可以放心地引入ZXing而不必担心环境适配问题。此外，它还针对不同的操作系统进行了适配测试，确保在Windows、Linux等多种平台上都能获得一致且优质的用户体验。

// Android平台上的ZXing集成
Intent intent = new Intent("com.google.zxing.client.android.SCAN");
intent.putExtra("SCAN_MODE", "QR_CODE_MODE");
startActivityForResult(intent, REQUEST_CODE);

在这段代码中，我们展示了如何在Android平台上集成ZXing进行二维码扫描。通过启动一个带有特定Action的Intent，可以直接调用ZXing提供的扫描界面，并在回调函数中处理扫描结果。这种方式不仅简化了开发流程，也为用户带来了更加便捷的操作体验。

详细的文档支持

为了让更多的开发者能够顺利使用ZXing，官方团队编写了详尽的文档资料，涵盖了从安装配置到高级用法在内的各个方面。这些文档不仅降低了学习成本，也让整个开发过程变得更加顺畅。例如，对于想要深入了解框架内部原理的开发者来说，官方文档中包含了详细的架构图解和技术说明，帮助他们更快地掌握核心技术要点。

// 使用ZXing进行条码解析
BufferedImage image = ImageIO.read(new File("barcode.png"));
BinaryBitmap bitmap = new BinaryBitmap(new HybridBinarizer(new BufferedImageLuminanceSource(image)));
Result result = new MultiFormatReader().decode(bitmap);
System.out.println("Decoded content: " + result.getText());

上述代码展示了如何使用ZXing解析一张条码图像。通过调用MultiFormatReader类的decode()方法，可以直接获取解码后的文本内容。这种方式不仅简化了开发流程，也为用户带来了更加便捷的操作体验。

丰富的内置工具

为了让开发者能够更方便地处理条码相关任务，ZXing还提供了一系列内置工具。除了基本的读写操作外，还包括图像预处理、结果校验等功能。例如，在处理模糊不清的条码图像时，可以先使用内置的图像增强算法对其进行优化，然后再尝试解码。这种方式不仅提高了识别成功率，也为后续的数据处理提供了保障。

// 图像预处理示例
BufferedImage originalImage = ImageIO.read(new File("blurry-barcode.png"));
BufferedImage processedImage = ImageEnhancer.enhance(originalImage);

BinaryBitmap bitmap = new BinaryBitmap(new HybridBinarizer(new BufferedImageLuminanceSource(processedImage)));
Result result = new MultiFormatReader().decode(bitmap);
System.out.println("Decoded content after enhancement: " + result.getText());

在这段代码中，我们展示了如何使用ZXing内置的图像增强算法来处理模糊不清的条码图像。通过调用ImageEnhancer.enhance()方法对原始图像进行预处理，可以显著提高解码的成功率。这种方式不仅简化了开发流程，也为用户带来了更好的使用体验。

总结

综上所述，ZXing凭借其简洁直观的操作界面、卓越的性能表现以及丰富的生态系统赢得了广泛的认可。通过ZXing，开发者可以更加专注于业务逻辑的实现，而不必为繁琐的基础功能耗费过多精力。希望这篇文章能帮助大家更好地理解和掌握这款优秀的工具，从而提高日常编码效率。

zxing
zxing/zxing
zxing 是一个用于 Java，Android 的条形码、二维码扫描库。
Java
Apache-2.0
33.1 k