一维码Code 39简介及其解码实现(zxing-cpp)

一维码Code 39：由于编制简单、能够对任意长度的数据进行编码、支持设备广泛等特性而被广泛采用。

Code 39码特点：

1. 能够对任意长度的数据进行编码，其局限在于印刷品的长度和条码阅读器的识别范围。

2. 支持设备广泛，目前几乎所有的条形码阅读设备都能阅读Code 39码，打印机也是同样情况。

3．编制简单，简单的开发技术就能快速生成相应的编码图像。

4. 一般Code 39码由5条线和分开它们的4条缝隙共9个元素构成。线和缝隙有宽窄之分，而且无论线还是缝隙仅有3个比其他的元素要宽一定比例。39码因此得名。

Code 39码编码规则：

1. 每五条线表示一个字符；

2. 粗线表示1，细线表示0；

3. 线条间的间隙宽的表示1，窄的表示0；

4. 五条线加上它们之间的四条间隙就是九位二进制编码，而且这九位中必定有三位是1，所以称为39码；

5、 条形码的首尾各一个”*”标识开始和结束。

Code 39码只接受如下43个有效输入字符：

1. 26个大写字母(A – Z);

2. 十个数字(0 – 9)；

3. 连接号(-),句号(.),空格,美圆符号($),斜扛(/),加号(+)以及百分号(%)。其余的输入将被忽略。

Code 39码通常情况下不需要校验码。但是对于精确度要求高的应用，需要在Code 39条形码后面增加一个校验码。

由于可以合并两个字符来表达第三个字符.这样就可以用Code 39条形码来表示整个ASCII表.这样就产生了Code 39全ASCII码字型.

以下是通过zxing-cpp开源库实现的对一维码Code 39进行解码的测试代码：

#include "funset.hpp"
#include <string>
#include <fstream>
#include <Windows.h>

#include <zxing/LuminanceSource.h>
#include <zxing/common/Counted.h>
#include <zxing/Reader.h>
#include <zxing/aztec/AztecReader.h>
#include <zxing/common/GlobalHistogramBinarizer.h>
#include <zxing/DecodeHints.h>
#include <zxing/datamatrix/DataMatrixReader.h>
#include <zxing/MultiFormatReader.h>
#include <zxing/pdf417/PDF417Reader.h>
#include <zxing/qrcode/QRCodeReader.h>
#include <zxing/oned/CodaBarReader.h>
#include <zxing/oned/Code39Reader.h>

#include <opencv2/opencv.hpp>

#include "zxing/MatSource.h"

int test_Code39_decode()
{
	std::string image_name = "E:/GitCode/BarCode_Test/test_images/Code39.png";
	cv::Mat matSrc = cv::imread(image_name, 1);
	if (!matSrc.data) {
		fprintf(stderr, "read image error: %s", image_name.c_str());
		return -1;
	}

	cv::Mat matGray;
	cv::cvtColor(matSrc, matGray, CV_BGR2GRAY);

	zxing::Ref<zxing::LuminanceSource> source = MatSource::create(matGray);
	int width = source->getWidth();
	int height = source->getHeight();
	fprintf(stderr, "image width: %d, height: %d\n", width, height);

	zxing::Ref<zxing::Reader> reader;
	reader.reset(new zxing::oned::Code39Reader);

	zxing::Ref<zxing::Binarizer> binarizer(new zxing::GlobalHistogramBinarizer(source));
	zxing::Ref<zxing::BinaryBitmap> bitmap(new zxing::BinaryBitmap(binarizer));
	zxing::Ref<zxing::Result> result(reader->decode(bitmap, zxing::DecodeHints(zxing::DecodeHints::CODE_39_HINT)));

	std::string txt = "E:/GitCode/BarCode_Test/test_images/Code39.txt";
	std::ifstream in(txt);
	if (!in.is_open()) {
		fprintf(stderr, "fail to open file: %s\n", txt.c_str());
		return -1;
	}

	std::string str1;
	std::getline(in, str1);
	fprintf(stderr, "actual        result: %s\n", str1.c_str());
	std::string str2 = result->getText()->getText();
	fprintf(stdout, "recognization result: %s\n", str2.c_str());

	if (str1.compare(str2) == 0) {
		fprintf(stderr, "=====  recognition is correct  =====\n");
	}
	else {
		fprintf(stderr, "=====  recognition is wrong =====\n");
		return -1;
	}

	in.close();

	return 0;
}

测试图像如下：

测试结果如下：

GitHub：https://github.com/fengbingchun/Barcode_Test