Der Vergleich zwischen ZXing vs ZBar ist für Entwickler entscheidend, wenn es um die Auswahl effizienter Barcode-Scanner-Technologien geht. Beide Open-Source-Libraries bieten Funktionen zum Erkennen und Verarbeiten von QR-Codes und anderen Barcodetypen – doch ihre Stärken liegen in unterschiedlichen Anwendungsfeldern.
Zentrale Punkte
- ZXing unterstützt viele 1D- und 2D-Barcodetypen sowie plattformübergreifende Anwendungen.
- ZBar ist besonders leichtgewichtig, schnell und für leistungsschwache Hardware geeignet.
- Leistung: ZBar überzeugt in Benchmarks mit schnellerer QR-Code-Verarbeitung.
- Programmiersprachen: ZXing basiert überwiegend auf Java, ZBar auf C mit Python-Bindings.
- Projektanforderungen bestimmen die passende Bibliothek – je nach Ressourcen und Zielplattform.
Funktionsübersicht – Welche Features bieten ZXing und ZBar?
ZXing glänzt durch seine breite Formatunterstützung. Neben gängigen Formaten wie QR-Code, EAN-13 oder Code 128 kann es auch exotischere Barcodes wie Aztec oder PDF-417 lesen. Es liefert zusätzlich die Position der Mustererkennungen zurück – nützlich für Anwendungen, die auf Layout-Koordinaten basieren, etwa bei Augmented-Reality-Anwendungen.
ZBar fokussiert sich gezielt auf Effizienz. Funktionen wie das schnelle, hardwarenahe Decoding machen es zur ersten Wahl auf leistungsschwacher Hardware. Die Library verzichtet zwar auf visuelle Features wie Koordinatenrückgabe, aber genau dadurch läuft sie besonders rechenoptimiert.
Unterstützte Barcodetypen im Vergleich
| Barcode-Typ | ZXing | ZBar |
|---|---|---|
| QR-Code | ✔️ | ✔️ |
| EAN-13 | ✔️ | ✔️ |
| UPC-A | ✔️ | ✔️ |
| Code 128 | ✔️ | ❌ |
| PDF-417 | ✔️ | ❌ |
ZBar konzentriert sich auf die gängigsten Typen – für viele Anwendungen völlig ausreichend. Wer jedoch spezielle Anforderungen hat, zum Beispiel für Mehrzweckkundenkarten oder Ausweisdokumente, findet beim ZXing-Toolkit passende Optionen.
Performance und Verarbeitungsgeschwindigkeit
Benchmarks zeigen klare Unterschiede: In einem realen Testszenario benötigte ZBar im Durchschnitt lediglich 27 Millisekunden für das Einlesen eines QR-Codes, ZXing hingegen rund 55 Millisekunden[5]. Besonders auf Embedded-Systemen oder bei Echtzeitanwendungen macht sich dieser Unterschied bemerkbar. Der reduzierte Speicherbedarf von ZBar ist dabei ein klarer Vorteil.
ZXing punktet mit Zusatzfunktionen wie Rotationsunterstützung und Fehlerkorrektur. Dadurch entstehen zwar mehr Rechenprozesse, aber auch bessere Resultate bei schwieriger Bildqualität. Projekte, in denen Genauigkeit bei suboptimalen Kameraaufnahmen zählt, profitieren davon.
Plattformkompatibilität und Spracheinbindung
ZXing wurde ursprünglich in Java geschrieben, was eine direkte Integration in Android-Apps ermöglicht. Auf Desktop-Systemen oder im Backend lässt sich ZXing auch in anderen Sprachen wie C++ oder JavaScript einbinden. Damit eignet es sich für plattformübergreifende Vorhaben mit umfassendem Barcodesupport.
ZBar dagegen wurde in C programmiert. Seine schlanke Struktur ermöglicht die einfache Anbindung an Scripts oder bestehende Software in Python. In Kombination mit OpenCV wird ZBar oft in Machine-Vision-Projekten eingesetzt, zum Beispiel für automatische Lagerüberwachung über Kameraerkennung.
Installation und Integrationsaufwand
ZXing ist durch sein modulares Framework recht einfach zu implementieren, insbesondere im Android-Umfeld dank vorgefertigter Scanner-Apps. Für Webanwendungen existieren Wrapper-Projekte, die mit wenig Konfigurationsaufwand eingebunden werden können.
ZBar verlangt manuelle Kompilierung oder das Hinzufügen als Systembibliothek – je nach Zielplattform. Bei Raspberry Pi-Projekten oder eigenen Buildprozessen empfiehlt sich die Kompilierung aus dem Quellcode, was etwas technisches Verständnis voraussetzt. Dafür läuft es im Anschluss sehr speicherschonend.
Für wen eignet sich welche Lösung?
Ich verwende ZXing überall dort, wo es auf Vielseitigkeit ankommt, zum Beispiel bei App-Prototypen oder Business-Applikationen für Inventarisierung. Die breite Unterstützung von Codes und Plattformen bringt mir Flexibilität. Features wie Fehlerbehandlung und Marker-Positionierung zahlen sich aus, wenn mehr als nur ein schneller Scan gefragt ist.
ZBar setze ich gezielt bei Hardwareprojekten ein – auf Mikrocontrollern oder Einplatinencomputern wie dem Raspberry Pi. Hier profitiere ich vom niedrigen Speicherverbrauch. Auch beim Einsatz mit Python ist ZBar schwer zu schlagen.
Community, Weiterentwicklung und Stabilität
ZXing wird regelmäßig überarbeitet und verfügt über eine aktive Entwicklergemeinschaft. Updates und Fehlerbehebungen erscheinen kontinuierlich – vor allem für Android. Der Support für neue Barcodeformate wächst regelmäßig.
ZBar hingegen wird weniger aktiv gepflegt. Die letzte große Codebasis blieb über längere Zeit stabil. Das bedeutet nicht, dass sie veraltet ist – gerade durch ihre reduzierte Codebasis treten seltener Fehler auf. Dennoch sollte man von ZBar keine Innovationen erwarten – es liefert eine konstante, effektive Scannererfahrung.
Kosten und Lizenzmodelle
Sowohl ZXing als auch ZBar sind Open Source und unter der Apache-Lizenz beziehungsweise GPL verfügbar. Die Nutzung ist kostenlos, jedoch sind mögliche Lizenzkonflikte bei kommerzieller Software zu prüfen. Während ZXing durch Apache-2.0-Lizenz wenige Einschränkungen mitbringt, verlangt ZBar mit GPL eine klare Lizenztrennung – besonders bei statischer Verlinkung mit proprietären Anwendungen.
Ich empfehle daher, vor der finalen Integration einen Blick in die Lizenztexte zu werfen – insbesondere bei Closed-Source-Projekten oder SaaS-Modellen.
Abwägung: Welcher Scanner lohnt sich wann?
Du solltest ZBar verwenden, wenn:
- Performance auf schwachen Geräten entscheidend ist
- du mit Python arbeitest (OpenCV-Kombination)
- einfach strukturierte QR-Code-Lesungen ausreichen
Wähle ZXing, wenn:
- weite Code-Unterstützung gefordert ist
- du eine Lösung für Webapps oder Android suchst
- komplexere Anwendungsfälle mit Marker-Tracking relevant sind
ZXing vs ZBar – beide Bibliotheken erfüllen ihren Zweck solide. Entscheidend ist, wie du arbeitest und welche Geräte du ansprechen musst. Wer Vielseitigkeit will, greift zu ZXing. Wer maximal schnelle Scannergebnisse auf schlanker Hardware benötigt, fährt mit ZBar effektiver.
Neue Praxisansätze und Anwendungsszenarien
Ein Aspekt, der oftmals übersehen wird, ist die Integration der jeweiligen Bibliotheken in spezifische Branchenlösungen. So kommen sowohl ZXing als auch ZBar in der Logistik und im Lagerwesen regelmäßig zum Einsatz, wo Barcode-Lesungen an Fließbändern oder bei Wareneingängen gefragt sind. Hier kann die Wahl durchaus variieren: ZXing macht es durch seine umfangreichen Codeformate einfach, unterschiedliche Etiketten zu erkennen, während ZBar gerade für eine höhere Durchsatzrate prädestiniert ist. In der Praxis hat es sich bewährt, zunächst kleine Testaufbauten zu realisieren und die tatsächliche Performance auf der eigenen Hardware zu messen.
Ebenso zeigt sich in der Medizin- und Pharmabranche, dass dort sehr häufig Datamatrix-Codes oder PDF-417-Barcodes in Dokumenten und Arzneimittelverpackungen hinterlegt werden. Da ZXing PDF-417 unterstützt, kann es in solchen Szenarien robust und zuverlässig arbeiten, obwohl die Scanzeiten minimal höher sein können. Wenn allerdings reine QR-Code-Lösungen eingesetzt werden, etwa für Patientenarmbänder, und die Hardware ressourcenschwach ist (z. B. mobile stationäre Erfassungsgeräte), ist ZBar aufgrund seiner Geschwindigkeit wiederum attraktiver.
Einfluss von Lichtverhältnissen und Bildqualität
Ein weiterer zentraler Punkt, der in vielen Projektbeschreibungen nicht prominent genug abgebildet wird: die Bildqualität und Lichtverhältnisse. Schlechte Beleuchtung oder niedrige Kameraauflösung können zu deutlichen Einbußen in der Scanleistung führen. Dabei kann ZXing durch seine Rotations- und Fehlerkorrekturalgorithmen punkten, da es auch bei unscharfen oder leicht verwackelten Bildern oft noch ein passables Leseergebnis liefert. ZBar hingegen braucht in diesen Fällen ein klar fokussiertes Bild, kann dieses dann aber in Rekordzeit verarbeiten.
Auch nehmen manche Entwickler an, dass sich moderne High-End-Geräte automatisch für ZXing eignen, während ZBar eher für ältere Systeme gedacht ist. Tatsächlich kann aber auch auf High-End-Hardware die konsequente Nutzung einer leichteren Bibliothek vorteilhaft sein – gerade wenn das System viele parallele Aufgaben bewältigen muss. So kann ZBar auch in modernen AR-Umgebungen eine Rolle spielen, wenn man den Barcode-Scan in Echtzeit durchführen möchte, ohne die Hauptprozesse zu blockieren.
Häufige Fehlerquellen und Debugging
Sowohl bei ZBar als auch bei ZXing besteht eine der häufigsten Fehlerquellen darin, dass die Bildquelle falsch konfiguriert wird. Gerade wenn eine Kamera mit extrem hoher Auflösung verwendet wird, kann das Decoding ins Stocken geraten, weil unnötig viel Bildinformation verarbeitet werden muss. Hier lohnt es sich, die Auflösung oder das Kamerastream-Format zu reduzieren, sodass die Bibliotheken weniger Pixel verarbeiten müssen. Ein weiterer Klassiker ist mangelnde Beleuchtung: In dunklen Umgebungen helfen weder ZXing noch ZBar, wenn der Code kaum zu erkennen ist.
Werden in einem Projekt mehrere Barcodeformate parallel erkannt, kann es sich lohnen, streng nach Format zu filtern. Manche Entwickler aktivieren sämtliche verfügbaren Formate, um universell zu erkennen, was das Bild liefert. Das führt jedoch zu erhöhter Rechenlast. Beim Debugging sollte man also genau schauen, welche Formate wirklich nötig sind. In ZXing lässt sich dies in den Decoding-Hints konfigurieren, während ZBar mit separat eingeschalteten Symboltypen arbeitet. Durch diese Konfigurationen lässt sich die Lesequote oft deutlich steigern.
Integration in moderne Entwicklungsumgebungen
In vielen aktuellen Projekten spielt Dockerisierung oder die Einbindung in CI/CD-Pipelines eine wichtige Rolle. ZXing und ZBar lassen sich beide in Container-Umgebungen verwenden, allerdings ist der Build-Prozess teilweise unterschiedlich anspruchsvoll. Für ZXing auf Java-Basis eignen sich Containerimages, die OpenJDK integrieren. Mit ZBar muss man einerseits die nativen Bibliotheken installieren und andererseits gegebenenfalls Python mit passendem Binding vorsehen. Das kann im Dockerfile mehr Aufwand bedeuten, ist aber dank der relativ geringen Größe von ZBar meist kein großer Hinderungsgrund.
Darüber hinaus gibt es Bestrebungen, ZXing per WebAssembly für Browserprojekte zugänglich zu machen. Hier zeigt sich ein interessanter Vorteil von ZXing: Seine modulare Architektur und die breite Entwicklergemeinde ermöglichen schnelle Anpassungen. ZBar kann zwar theoretisch auch per Emscripten kompiliert werden, doch findet sich dafür keine allzu lebhafte Community – insofern sind hier oft Eigenleistungen gefragt. Für klassische Desktop- und Serveranwendungen ändert das jedoch wenig.
Best Practices für optimale Scanvorgänge
Um das Beste aus beiden Tools herauszuholen, haben sich in der Praxis einige Best Practices bewährt:
- Optimale Bildgröße: Eine zu große Auflösung stellt unnötige Anforderungen an den Decoder; zu gering darf die Auflösung allerdings auch nicht sein, damit Details im Code erkennbar bleiben.
- Gute Ausleuchtung: Bei schlechten Lichtverhältnissen steigen Fehlerraten. Eine zusätzliche Beleuchtung kann hier für deutlich stabilere Resultate sorgen.
- Störfaktoren reduzieren: Bleiben zu viele andere Objekte oder Zeichen im Sichtfeld, kann sich die Erkennungszeit verlängern oder die Resultate ungenauer werden.
- Formate gezielt auswählen: Versuche, nur die wirklich benötigten Barcodetypen zu decodieren, um die Leistung hochzuhalten.
- Regelmäßige Updates: Gerade bei ZXing lohnt es sich, stets die neuesten Versionen zu verwenden, da hier vielfältige Performance- und Stabilitätsverbesserungen einfließen.
Zukünftige Entwicklungen und Ausblick
Die Welt der Barcode-Technologien ist weiterhin in Bewegung. Speziell im Bereich der Logistik und Kontaktverfolgung gewinnen 2D-Barcodes an Bedeutung. Wir sehen immer mehr Lösungen im Mobilfunkbereich, bei denen QR-Codes für Zahlungsprozesse oder Ticketing genutzt werden. Hier ist die kontinuierliche Weiterentwicklung von ZXing ein Pluspunkt: Neue Codevarianten oder verbesserte Algorithmik für verschattete Bilder finden immer wieder Einzug in die Library.
Bei ZBar ist eine weitreichende Weiterentwicklung etwas eingeschränkt, da das Projekt in seiner Basisfunktion seit Jahren ausgereift ist. Viele Anwender schätzen die Stabilität und den schlanken Code, doch die Implementierung zusätzlicher Formate erfordert zusätzlichen Aufwand, den die Community nicht immer zeitnah leistet. Trotzdem gibt es einzelne Forks, die punktuell neue Features integrieren. Wer also ein sehr spezielles Format in ZBar braucht, kann auch selbst Hand anlegen oder in der Python-Community nach entsprechenden Ergänzungen suchen.
Interessant bleibt zudem, wie sich diese Libraries im Umfeld von AR und MR (Augmented Reality / Mixed Reality) weiter behaupten. Mit cleverer Nutzung von Markertracking und Barcodes können erweiterte Informationen ins Live-Bild eingeblendet werden. ZXing bietet bereits gute Ansätze, indem es neben der eigentlichen Decodierung noch Metadaten zum Code liefert, aus denen sich Positionen ableiten lassen. ZBar eignet sich weniger dafür, da es primär darauf ausgelegt ist, möglichst wenig Daten aufzubereiten und nur den reinen Inhalt zurückzugeben. Je nach Projekt kann das jedoch sogar ein Vorteil sein, wenn lediglich ein Text oder eine URL schnell extrahiert werden muss.
Schlussbetrachtung
Letztlich steht und fällt die Wahl zwischen ZXing und ZBar mit den konkreten Projektanforderungen. Wer viele verschiedene Barcodes in hoher Qualität erfassen will und zudem beispielsweise auf Android-Geräten arbeitet, ist mit ZXing meist gut beraten. Die Bibliothek bietet vielfältige Möglichkeiten, um auch schwierigere Szenarien zu meistern, und die Community versorgt das Projekt regelmäßig mit Updates.
ZBar ist schlanker und darauf ausgerichtet, in Echtzeit und mit minimalem Overhead zu scannen. Für den Einsatz in Mikrocontrollern, Embedded-Systemen oder gerade in Python-basierten Automatisierungsskripten kann ZBar daher unschlagbar sein. Auch wenn die Codebasis seit Längerem stabil ist und kaum Innovationen verzeichnet, überzeugt das Projekt durch Beständigkeit und eine beeindruckende Geschwindigkeit, wenn es um Standardbarcodes geht.
Abhängig von den individuellen Anforderungen – etwa Performance, Hardwareumgebung, benötigte Barcodeformate und Integrationsaufwand – lässt sich diese Entscheidung treffen. Beide Projekte erfüllen ihre Aufgaben solide und haben ihre Daseinsberechtigung. Damit steht gerade für Entwicklungsteams, die effizientes und robustes Barcode-Scanning brauchen, weiterhin eine breite und ausgereifte Auswahl zur Verfügung.
