二維碼生成
借助了Core Image框架中的CIFilter對象
- 創建name為CIQRCodeGenerator
的濾波器. - 然后設置特定的參數, 獲得其輸出圖片為CIImage 對象.
- 通過向UIImage 轉換從而獲得二維碼圖片.
關鍵性代碼如下:
let filter = CIFilter(name: "CIQRCodeGenerator") filter?.setValue(data, forKey: "inputMessage")
filter?.setValue("Q", forKey: "inputCorrectionLevel")
QRImage = filter?.outputImage
image = UIImage(CIImage: QRImage)
這里的變量 data 必須為 想要生成為二維碼圖片的字符串, 圖片等 的二進制數據格式;
inputCorrectionLevel的參數可以為L,M,Q,H.這個中一個,表示二維碼被識別的能力從弱到強,圖片質量也是從低到高.
注意: 獲取到圖片往往是模糊,不宜識別,需要額外的處理解決模糊問題.這里簡單常用的方法就是對二維碼圖片進行trasnform
縮放,其比例為所需圖片的Size與CIImage圖片Size的比, 應用這樣的Trasnform后就能能到清晰的二維碼圖片.
關鍵性代碼如下:
let scaleX = QRImageView.frame.size.width / QRImage.extent.width
let scaleY = QRImageView.frame.size.height / QRImage.extent.height
QRImage = QRImage.imageByApplyingTransform(CGAffineTransformMakeScale(scaleX, scaleY))
image = UIImage(CIImage: QRImage)
這里CIImage 對象的extent 屬性會返回當前CIImage 圖片對象的bounds ,從而獲取size. 使用imageByApplyingTransform 方法后獲得的二維碼圖片就十分清楚了.
二維碼掃描
對于二維碼的掃描,就需要借助攝像頭才行,就得要真機上運行.其中調用攝像頭來進行二維碼掃描需要使用到的AVFoundation 框架, 一個十分強大的iOS系統音視頻框架.
- 首先創建一個AVCaptureDevice對象,來調用系統的攝像頭,并獲取設備的輸入內容
let videoDevice = AVCaptureDevice.defaultDeviceWithMediaType(AVMediaTypeVideo)
var error:NSError?
let input:AnyObject! = AVCaptureDeviceInput.deviceInputWithDevice(videoDevice, error: &error)
- 建立一個AVCaptureSession 對象的視頻捕捉會話,并添加輸入源和輸出源(AVCaptureMetadataOutput)
videoSession = AVCaptureSession()
videoSession?.addInput(input as! AVCaptureInput)
let metadataOutput = AVCaptureMetadataOutput()
videoSession?.addOutput(metadataOutput)
metadataOutput.setMetadataObjectsDelegate(self, queue: dispatch_get_main_queue())
metadataOutput.metadataObjectTypes =[AVMetadataObjectTypeQRCode]
為了能識別二維碼,這里metadataOutput 的元數據對象類型要指定為AVMetadataObjectTypeQRCode
- 將AVCaptureVideoPreviewLayer 對象用視頻捕捉會話創建,添加到當前視頻的圖層上顯示出來, 為了能夠看到掃描時二維碼圖的邊框,往往手動添加一個視圖來顯示二維碼圖像的位置.
func loadVideoLayer(session: AVCaptureSession?) {
videoLayer = AVCaptureVideoPreviewLayer(session: session)
videoLayer?.videoGravity = AVLayerVideoGravityResizeAspectFill
videoLayer?.frame = view.layer.bounds
view.layer.addSublayer(videoLayer)
?
qrFrameView = UIView()
qrFrameView?.layer.borderColor =UIColor.greenColor().CGColor
qrFrameView?.layer.borderWidth = 2
view.addSubview(qrFrameView!)
view.bringSubviewToFront(qrFrameView!)
}
- 最后想要獲取到掃描后二維碼的真正的數據,就必須要遵守AVCaptureMetadataOutputObjectsDelegate 協議,才能在其下面的代理方法里獲得
func captureOutput(captureOutput: AVCaptureOutput!, didOutputMetadataObjects metadataObjects: [AnyObject]!, fromConnection connection: AVCaptureConnection!) {
if metadataObjects.count == 0 || metadataObjects == nil {
print("capture failure")
qrFrameView?.frame = CGRectZero
messageLabel.text = "No QR code is detected"
return
}
?
let qrObject = metadataObjects[0] as! AVMetadataMachineReadableCodeObject
if qrObject.type == AVMetadataObjectTypeQRCode {
let finalQRObject = videoLayer?.transformedMetadataObjectForMetadataObject(qrObject as AVMetadataMachineReadableCodeObject) as! AVMetadataMachineReadableCodeObject
?
qrFrameView?.frame = finalQRObject.bounds
?
if qrObject.stringValue != nil {
messageLabel.text = qrObject.stringValue
}
?
}
}
在判斷qrObject 對象的存在后,根據 type 為特定的QRCode時,利用其stringValue 屬性獲取出字符串數據. 最后的效果如圖
小結
這里由于對AVFoundation框架的陌生,對于攝像頭操作部分的代碼還不能完全理解,需要自己額外了解下AVFoundation框架以及其主要的API,大致了解下iOS設備的視頻開發的內容.
學習資料
AVFoundation Programming Guide
視頻 in Objc中國
如何使用AVFoundation進行QR Code掃描
以 Core Image 濾波器製作QR Code條碼
?
