部分参数的快速了解
bool is_pure = false; // 如果输入仅包含完美对齐的条形码（生成的图像），则设置为 True,在这种情况下加快检测速度。
bool try_rotate = true; // True:解码器在任何方向搜索条形码; False:不会搜索 90° / 270° 旋转的条形码。
bool try_downscale = true; // True:解码器会扫描输入的缩小版本；False:只会在提供的分辨率中搜索
ZXing::BarcodeFormats formats = ZXing::BarcodeFormats{}; // 要解码的格式。 如果“无”，则解码所有格式。
ZXing::TextMode text_mode = ZXing::TextMode::HRI; // 指定控制原始字节内容如何转码为结果中的文本的 TextMode
ZXing::Binarizer binarizer = ZXing::Binarizer::LocalAverage; // 二值化器用于在解码条形码之前转换图像
ZXing::EanAddOnSymbol ean_add_on_symbol = ZXing::EanAddOnSymbol::Ignore; // 指定在扫描 EAN/UPC 代码时是忽略、读取还是需要 EAN-2/5 附加符号。
更多的format和TextMode等请参考Zxing的说明

Mat src1 = imread("img/DVisionBarcode/bar2.bmp");
imshow("Display window1", src1);
BarcodeRecognize t1 = BarcodeRecognize();
if (1)
{
	t1.recognizes(src1);
	auto results = t1.getResults();//多码
	cout << results.size() << endl;
	DrawResult(src1, results[1]);

}
else
{	
	t1.recognize(src1);
	auto result = t1.getResult();;//单码
	cout << result.value().text() << endl;
	DrawResult(src1, result.value());
}

imshow("Display window", src1);

waitKey();
return 0;

部分参数的快速了解
可设置参数:
// 二值化参数
int autoThreshold = 1;
int minThreshold = 150;
int maxThreshold = 255;

// 连通域颜色 黑0/白1
bool blobColor = 1;

// 面积筛选
bool filterByArea = true;
int minArea = 25;
int maxArea = INT_MAX;

// 长短轴比筛选
bool filterByInertia = true;
float minInertiaRatio = 0.1f;
float maxInertiaRatio = 1;

// 凸性筛选 凸形状指的是该形状的任意两点之间的线段都完全位于该形状内部
/*bool filterByConvexity = true;
float minConvexity = 0.95f;
float maxConvexity = std::numeric_limits<float>::max();*/

// 矩形度筛选（面积与最小外接矩形之比）
bool filterByRectangularity = false;
float minRectangularity = 0.1f;
float maxRectangularity = 1;

// 周长筛选
bool filterByPerimeter = false;
int minPerimeter = 25;
int maxPerimeter = INT_MAX;

// 圆形度筛选
bool filterByCircularity = false;
float minCircularity = 0.1;
float maxCircularity = 1;

// 质心偏移距筛选
bool filterByCentroidOffset = false;
int minCentroidOffset = 25;
int maxCentroidOffset = INT_MAX;

// 查找个数，排序特征，排序方式
int maxTargets = 0;
int sortMethod = 1;  // 0：不排序，1：降序，2：升序
int sortFeature = 0; // 0：面积，1：周长，2：圆形度，3：矩形度，4：轴比，5：外接矩形中心x，6：中心y

结果参数:
int label;										// 连通域标签
cv::Point2f centroid;							// 质心
int area;										// 面积
int perimeter;					    			// 周长
float circularity;								// 圆形度
float rectangularity;							// 矩形度
float axleratio;								// 长短轴之比
int centroidOffset;			    				// 质心偏移距离
cv::RotatedRect minRect;						// 最小外接矩形
std::vector<cv::Point> externalContour;			// 外轮廓
std::vector<std::vector<cv::Point>> Contour;    // 轮廓

输入参数:
float score = 0.9;			// 匹配分数
int maxTargets = 0;			// 最大匹配数量
float overlape = 0;			// 最大重叠率
float greediness = 0.9;		// 贪婪度
float angleStart = 0;		// 角度起始值
float angleRange = 360;		// 角度范围
float angleStep = 0;		// 角度步长
float scaleStart = 1;		// 缩放起始值
float scaleRange = 1;		// 缩放终止值
float scaleStep = 0.1;		// 缩放步长
bool with_polarity = true;	// 极性
int with_subpixel = 0;		// 0：无亚像素 1：多项式拟合亚像素 2：最小二乘法调节位姿亚像素
int filtSize = 5;			// 滤波尺寸
结果:
cv::Point2i pt;
cv::Point2d ptd;
double matchScore = 0;
double matchAngle = 0;
double matchScale = 0;
cv::Rect boundingBox;

cv::Mat temp;				// 模板图像

bool useMask = 0;			// 使用掩码
cv::Mat mask = cv::Mat();	// 掩码

float score = 0.8;			// 匹配分数

int maxtargs = 0;			// 最大匹配数量
int pyramidLayer = 256;		// 金字塔参数

float angleStart = 0;		// 匹配角度起始值
float angleRange = 360;		// 匹配角度范围
float maxOverlap = 0;		// 最大重叠率

bool useMean = 0;			// 均值加速
float mean = 30;
bool useSDV = 0;			// 标准差加速
float SDV = 30;

bool polarity = true;		// 极性
bool subpixel = 0;			// 亚像素

结果参数:
cv::Point2d pt;					/*Match result point*/
double dMatchScore;			/*Match result Score*/
double dMatchAngle;			/*Match result Angle*/
double dAngleStart;			/*Match result Angle range*/
double dAngleEnd;
cv::RotatedRect rectR;			/*OpenCV RotatedRect*/
bool bDelete;				/*do match?*/

double vecResult[3][3];		/*for subpixel*/
int iMaxScoreIndex;
bool bPosOnBorder;
cv::Point2d ptSubPixel;
double dNewAngle;

参数：
cv::Mat m_gray;										// 灰度图像
cv::Mat m_imageNorm;								// 归一化图像
dtype m_scoreThreshold = 0.01;						// 角点筛选分数阈值
int m_filtSize = 5;

// 角点检测 中间/结果值
std::vector<int> m_radius;							 // 多尺度卷积核
std::vector<cv::Point2f> m_templateProps;			 // 不同原型的核
std::vector<std::vector<dtype>> m_cornersEdge1;
std::vector<std::vector<dtype> > m_cornersEdge2;
std::vector<cv::Point2f> m_cornerPoints;			 //角点
std::vector<cv::Point2f* > m_cornerPointsRefined;	 //亚像素角点
Corners m_corners_struct;							 // 角点候选点类

// 棋盘格结构恢复 中间/结果值
cv::Mat chessboard;									 // 棋盘格
std::vector<cv::Mat> m_chessboards;					 // 棋盘格
float m_lamda = 1;									 // 能量计算加权值

// 参数计算
double m_checkerboardSize = 1;

结果:
cv::Mat m_chessboardPoints;     // 棋盘点
cv::Mat m_cameraMatrix;  // 相机内参
cv::Mat m_distCoeffs;   // 镜头畸变系数
cv::Mat m_rvecs; // 相机外参-旋转矩阵
cv::Mat m_tvecs;  // 相机外参-平移矩阵
cv::Mat m_newObjPoints; // 优化后的新坐标点
double m_perViewErrors = 0; // 重投影误差
double m_pixelEquivalent = 0;   // 像素当量
double m_pixelEquivalent1 = 0;  // 水平像素当量
double m_pixelEquivalent2 = 0;  // 竖直像素当量

参数:
float inlier = 0.5;					// 弧段的内点率
float closedInlier = 0.5;			// 闭合圆的内点率
float lineLen = 160;					// 直线弧线交界处断开
float centerDis = 5;				// 圆心距离
float radiusDis = 5;				// 半径差距
float sharpAngle = 60;				// 角度急转处断开
float SegmentCurvature = 0.01;	// 弧线段曲率，根据弯曲程度断开
float minLen = 32;					// 最小边缘段
int filtSize = 5;					// 滤波尺寸

后续会提供另一个基于梯度计算的纯python的圆形拟合功能