移植二维码识别库zbar到linux系统arm嵌入式设备
移植二维码识别库zbar到linux系统arm嵌入式设备
目标：
1.将zbar源码移植到linux arm or mips架构设备上
2.打开摄像头并运行zbar算法进行一维码，二维码识别。
3.调试与优化
一、下载zbar源码
下载路径：
http://zbar.sourceforge.net/download.html
解压命令：tar
jxvf
zbar-0.10.tar.bz2
zbar源码貌似已经停止更新了，虽然支持的码类不是很丰富，但主流的QRcode，Code128，EAN code等还是支持的。
二、编译源码
1.方法一：如果能将上述源码编译脚本修改好，合入嵌入式设备的codebase里一起编译，也是可以的，但貌似修改的工作量不少。
2.方法二：可以选择在ubuntu上交叉编译。配置好编译工具链，根据需要配选zbar的功能，例如
./configure --enable-shared --without-python --without-gtk --without-qt --without-imagemagick CFLAGS=""
去掉python，gtk，qt，imagemagic这些可能用不到的功能。
3.编译后的主要结果：
├── include
│ ├── zbar
│ │ ├── Decoder.h
│ │ ├── Exception.h
│ │ ├── Image.h
│ │ ├── ImageScanner.h
│ │ ├── Processor.h
│ │ ├── Scanner.h
│ │ ├── Symbol.h
│ │ ├── Video.h
│ │ └── Window.h
│ └── zbar.h
├── lib
│ ├── libzbar.a
│ ├── libzbar.la
│ ├── libzbar.so -> libzbar.so.0.2.0
│ ├── libzbar.so.0 -> libzbar.so.0.2.0
│ ├── libzbar.so.0.2.0
编译后可以用file命令 查看是否是嵌入式设备所支持的类型，否则交叉编译工具链没配置好！
命令如:
==arm架构：
$
file libzbar.so.0.2.0
libzbar.so.0.2.0: ELF
32-bit LSB shared object,
ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked (uses shared libs), not stripped
==mips架构
$ file libzbar.so.0.2.0
libzbar.so.0.2.0: ELF
32-bit LSB shared object,
MIPS, MIPS32 rel2 version 1 (SYSV), dynamically linked, not stripped
三、测试程序
编写一个测试程序，可以在嵌入式目标板可运行，（ps：没有采用opencv方式，主要是相关库太占资源）
主要功能：
a.打开摄像头
b.调用zbar算法
c.输出结果。
1. 打开摄像头
主要还是利用v4l的相关库来调用摄像头，注意不同平台的linux系统，摄像头的驱动节点有些差异，例如部分 /dev/video0 ，或 /dev/video1或其他命名的节点。这个编写测试程序是需要提前确认。
2.调用zbar算法
调用前需要配置一些参数：摄像头节点、
摄像头数据格式， 例如YUYV、分辨率、debug等级、
是否显示，注意zbar的显示依赖x相关库，并不是所有linux平台都支持、
解码后显示的格式等。
后面就调用zbar_processor_create等函数，创建线程，获取视频内容进行识别，
结果通过回调函数输出。
3.输出结果
a.方法一：可以通过回调函数 串口uart调试信息输出，查看。
b.方法二：如果设备需要usb hid 输出，则需要 嵌入式设备支持usb hid功能。
嵌入式设备usb hid打通关键：
(1).设备支持gadget，可以通过节点dev/hidg0判断。
(2).usb hid 设备相关描述符
linux usb hid 设备端测试程序：（支持arm 或 mips）
https://download.csdn.net/download/lwjian147/10439103?utm_source=bbsseo
四、嵌入式设备实测
1. 将编译好的zbar相关库 合入目标板系统，例如system/lib/下
2. 将编译好的测试程序，push到目标板，例如 system/bin下
3. 上述内容可能需要修改权限才能执行，例如，chmod 777 xxx
4. 部分设备可以挂载t卡，可以将上述内容放在t卡，然后挂载t卡之后拷贝到对应目录。
运行识别测试程序，实测zbar的算法，
a.能正确识别主流的QRcode，code128，ean code等
b.对于准确率来说，能识别出来的，基本没有错误的。（排除usb hid传输异常）
c. 用zbar算法识别纯二维码图片，识别时间约200ms；
c. 在目标板上单纯打开摄像头+执行zbar识别算法的测试程序，识别时效实测大约在500ms~850ms之间，
d. 整机综合测试，主观感受识别时间在1s以内。（与摄像头、目标板主控性能，主要功能业务与zbar算法业务逻辑处理等 强相关）
欢迎来信探讨。