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Dynamic Web TWAIN常見問題（八）：適用于臺式機和Web的Node.js條形碼閱讀器

翻譯|使用教程|編輯：楊鵬連|2020-07-17 16:55:57.553|閱讀 518 次

概述：上周，我分享了如何在桌面和網絡應用中顯示網絡攝像頭視頻。在此基礎上，我使用Node.js實現了條形碼讀取功能。在本文中，我將分享如何使用Dynamsoft Barcode Reader SDK為桌面和Web構建Node.js條碼閱讀器應用程序。

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Dynamic Web TWAIN是一個專為Web應用程序設計的TWAIN掃描識別控件。你只需在TWAIN接口寫幾行代碼，就可以用兼容TWAIN的掃描儀掃描文檔或從數碼相機/采集卡中獲取圖像。然后用戶可以編輯圖像并將圖像保存為多種格式，用戶可保存圖像到遠程數據庫或者SharePoint。該TWAIN控件還支持上傳和處理本地圖像。

本文匯集了一些Dynamic Web TWAIN編程方面的常見問題，并且針對這些問題進行了回答，感興趣的朋友快來了解一下吧~

點擊下載Dynamic Web TWAIN正式版

將Dynamsoft Barcode SDK的C / C ++ API與JavaScript綁定

讓我們開始使用Node.js條碼C / C ++插件。
為了支持OpenCV Mat，我創建了一個新的API encodingBufferAsync（）。C / C ++代碼如下：

void DecodeBufferAsync(const FunctionCallbackInfo& args) {
    if (!createDBR()) {return;}
    Isolate* isolate = Isolate::GetCurrent();
    Local context = isolate->GetCurrentContext();
 
    // get arguments
    unsigned char* buffer = (unsigned char*) node::Buffer::Data(args[0]); // file stream
    int width = args[1]->Int32Value(context).ToChecked();   // image width
    int height = args[2]->Int32Value(context).ToChecked();  // image height
    int stride = args[3]->Int32Value(context).ToChecked(); // stride
    int iFormat = args[4]->Int32Value(context).ToChecked(); // barcode types
    Local cb = Local::Cast(args[5]); // javascript callback function
    String::Utf8Value templateName(isolate, args[6]); // template name
    char *pTemplateName = *templateName;
 
    // initialize BarcodeWorker
    BarcodeWorker *worker = new BarcodeWorker;
    worker->request.data = worker;
    worker->callback.Reset(isolate, cb);
    worker->iFormat = iFormat;
    worker->pResults = NULL;
    worker->buffer = buffer;
    worker->width = width;
    worker->height = height;
    worker->bufferType = RGB_BUFFER;
    worker->stride = stride;
     
    if (hasTemplate(pTemplateName)) {
        // Load the template.
        char szErrorMsg[256];
        DBR_InitRuntimeSettingsWithString(hBarcode, pTemplateName, CM_OVERWRITE, szErrorMsg, 256);
        worker->useTemplate = true;
    }
    else {
        worker->useTemplate = false;
    }
 
    uv_queue_work(uv_default_loop(), &worker->request, (uv_work_cb)DetectionWorking, (uv_after_work_cb)DetectionDone);
}

第一個參數是Node.js緩沖區指針。您可以調用getData（）從Mat獲取字節數組：

const vCap = new cv.VideoCapture(0);
var img = vCap.read();
dbr.decodeBufferAsync(img.getData(), img.cols, img.rows, img.step, barcodeTypes, function (err, msg) {
        results = msg
 
    }, "");

注意：macOS的構建配置與binding.gyp文件中的Linux配置略有不同：

'copies': [
                        {
                            'destination': '/usr/local/lib/',
                            'files': [
                                './platforms/macos/libDynamsoftBarcodeReader.dylib'
                            ]
                        }
                    ]

與在Linux上不同，一旦構建完成，動態庫文件將被復制到/ usr / local / lib /目錄。原因是RPATH無法在macOS上運行。我們可以使用“ otool -L dbr.node ”來檢查依賴庫，然后獲取路徑/usr/local/lib/libDynamsoftBarcodeReader.dylib。

如果要將庫文件和dbr.node保留在同一文件夾中，則可以手動更改庫路徑：

cd build/Release
install_name_tool -change /usr/local/lib/libDynamsoftBarcodeReader.dylib @loader_path/libDynamsoftBarcodeReader.dylib dbr.node

我已經將該軟件包發布到//fc6vip.cn/product/1313。要安裝該軟件包，您需要安裝C ++開發工具，然后運行：

npm install -g node-gyp 
npm install barcode4nodejs

在5分鐘內為桌面和Web構建Node.js條形碼閱讀器

桌面

基本上，我們可以使用無限循環來捕獲攝像頭幀并將其顯示在窗口中：

const cv = require('opencv4nodejs');
const vCap = new cv.VideoCapture(0);
const delay = 10;
while (true) {
  let frame = vCap.read();
  if (frame.empty) {
    vCap.reset();
    frame = vCap.read();
  }
  
  cv.imshow('OpenCV Node.js', frame);
  const key = cv.waitKey(delay); // Press ESC to quit
  if (key == 27) {break;}
}

但是，如果我們在循環中調用異步條形碼解碼功能，則回調函數將永遠不會返回。為了使其工作，我們可以使用setTimeout（）代替：

const dbr = require('barcode4nodejs');
const cv = require('opencv4nodejs');
dbr.initLicense("LICENSE-KEY")
barcodeTypes = dbr.barcodeTypes
const vCap = new cv.VideoCapture(0);
const drawParams = { color: new cv.Vec(0, 255, 0), thickness: 2 }
const fontFace = cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX;
const fontScale = 0.5;
const textColor = new cv.Vec(255, 0, 0);
const thickness = 2;
 
results = null;
 
function getframe() {
    let img = vCap.read();
     
 
    dbr.decodeBufferAsync(img.getData(), img.cols, img.rows, img.step, barcodeTypes, function (err, msg) {
        results = msg
 
    }, "", 1);
     
 
    cv.imshow('Webcam', img);
    const key = cv.waitKey(10); // Press ESC to quit
    if (key != 27) {
        setTimeout(getframe, 30);
    }
 
}
 
getframe()

由于連續的網絡攝像頭圖像相似，因此可以在不同的幀上繪制結果：

if (results != null) {
        for (index in results) {
            let result = results[index];
 
            let upperLeft = new cv.Point(result.x1, result.y1)
            let bottomLeft = new cv.Point(result.x2, result.y2)
            let upperRight = new cv.Point(result.x3, result.y3)
            let bottomRight = new cv.Point(result.x4, result.y4)
 
            img.drawLine(
                upperLeft,
                bottomLeft,
                drawParams
            )
            img.drawLine(
                bottomLeft,
                upperRight,
                drawParams
            )
 
            img.drawLine(
                upperRight,
                bottomRight,
                drawParams
            )
            img.drawLine(
                bottomRight,
                upperLeft,
                drawParams
            )
 
            img.putText(result.value, new cv.Point(result.x1, result.y1 + 10), fontFace, fontScale, textColor, thickness);
        }
 
    }

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網頁

將條形碼檢測代碼復制到web.js文件中：

function capture() {
    var frame = wCap.read()
    if (frame.empty) {
        wCap.reset();
        frame = wCap.read();
    }
 
    dbr.decodeBufferAsync(frame.getData(), frame.cols, frame.rows, frame.step, barcodeTypes, function (err, msg) {
        // console.log(results)
        results = msg
 
    }, "", 1);
 
    if (results != null) {
        for (index in results) {
            let result = results[index];
 
            let upperLeft = new cv.Point(result.x1, result.y1)
            let bottomLeft = new cv.Point(result.x2, result.y2)
            let upperRight = new cv.Point(result.x3, result.y3)
            let bottomRight = new cv.Point(result.x4, result.y4)
 
            frame.drawLine(
                upperLeft,
                bottomLeft,
                drawParams
            )
            frame.drawLine(
                bottomLeft,
                upperRight,
                drawParams
            )
 
            frame.drawLine(
                upperRight,
                bottomRight,
                drawParams
            )
            frame.drawLine(
                bottomRight,
                upperLeft,
                drawParams
            )
 
            frame.putText(result.value, new cv.Point(result.x1, result.y1 + 10), fontFace, fontScale, textColor, thickness);
        }
 
 
    }
 
    img = cv.imencode('.jpg', frame);
    setTimeout(capture, 30);
}
 
capture();

現在我們可以運行服務器端條形碼檢測。它與任何Web瀏覽器完全兼容。這是Microsoft Internet Explorer的屏幕截圖。

Web???OpenCV Node.js?????￠? ?