在使用Zbar的过程中，有时会遇到二维码/条形码倾斜45%时识别不出来的情况，然而这并不是Zbar的Bug，下面给出两种解决办法。
通过修改Zbar的扫描密度设置（推荐）
Zbar在对图像识别时会逐行逐列地扫描，扫描初始化设置里提供了X轴和Y轴的扫描密度的设置，将密度值设置为1，即不跨行扫描，就可以正常识别倾斜的二维码/条形码。
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注意，这里涉及到一个识别速度的问题，很多人将这个值设置为2甚至3，就是为了可以加快识别一帧图像的速度。因为设置为2时，每2行才扫描1行，识别时间更短了，但这也会丢失细节，导致倾斜二维码识别不出来。大部分情况下，Zbar识别一帧图像的时间小于1秒，为了加快一倍的识别速度，丢失识别成功率是不值得的。
使用JNI调用Zbar的情况，要注意检查Java和C代码里对Zbar的初始化设置有没有问题。
通过图像处理矫正再识别
将图像矫正再丢给Zbar识别，也是可以的。很多人会使用OpenCV进行图像矫正，这里提供一个处理过程：
resize（图像尺寸缩小）->threshold（二值化）->erode（几次膨胀腐蚀）->HoughLines（寻找直线）->筛除出二维码/一维码的边线，计算出边线的倾斜角度->warpAffine（对原图像进行仿射变换）
处理后再将图像丢给Zbar识别即可，OpenCV相关代码网上很多，这里就不贴了。
综上所述，这里还是推荐第一种方式。如果还是识别不出来，也许就是图像帧的质量问题，毕竟你觉得清晰的图像，Zbar并不一定觉得细节清晰。
