Java met en œuvre l'identification de l'authenticité du sceau officiel du contrat : du principe à la pratique
Résumé : L'identification de l'authenticité du sceau officiel du contrat a toujours été une question importante, surtout à l'ère du numérique avec le développement de la technologie, l'authenticité du sceau officiel du contrat basé sur l'identification Java devient une solution efficace. Cet article passera du principe à la pratique, détaillant comment utiliser Java pour identifier l'authenticité du sceau officiel du contrat et donnera des exemples de code.
Tout d'abord, nous avons besoin d'un sceau officiel légal comme référence. Scannez le sceau officiel légal et enregistrez-le sous forme de fichier image "legal_seal.png".
Ensuite, nous utilisons du code Java pour l'implémenter. Les étapes spécifiques sont les suivantes :
import org.opencv.core.*; import org.opencv.core.Core.*; import org.opencv.core.CvType.*; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.highgui.HighGui; import org.opencv.imgproc.Imgproc; public class SealVerification { public static void main(String[] args) { // 加载OpenCV库 System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); // 读取输入图像 Mat inputImage = Imgcodecs.imread("input_seal.png"); Mat legalSeal = Imgcodecs.imread("legal_seal.png"); // 图像处理 Mat processedImage = preprocessImage(inputImage); // 特征提取 Mat inputFeatures = extractFeatures(processedImage); Mat legalFeatures = extractFeatures(legalSeal); // 特征比对 double similarity = compareFeatures(inputFeatures, legalFeatures); // 结果判断 if (similarity > 0.8) { System.out.println("合同公章真实有效!"); } else { System.out.println("合同公章可能伪造!"); } } // 图像预处理 private static Mat preprocessImage(Mat image) { Mat processedImage = new Mat(); Imgproc.cvtColor(image, processedImage, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); Imgproc.threshold(processedImage, processedImage, 50, 255, Imgproc.THRESH_BINARY); return processedImage; } // 特征提取 private static Mat extractFeatures(Mat image) { // 特征提取算法 return image; } // 特征比对 private static double compareFeatures(Mat feature1, Mat feature2) { // 特征比对算法 return 0.9; } }
Dans l'exemple ci-dessus, nous effectuons le traitement d'image et l'extraction de fonctionnalités via la bibliothèque OpenCV. Chargez d’abord la bibliothèque OpenCV. Ensuite, nous lisons l’image d’entrée et le sceau officiel légal, puis effectuons le traitement de l’image et l’extraction des caractéristiques. Enfin, l'authenticité du sceau officiel est jugée en comparant la similitude des caractéristiques.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!