Java を使用して正式な契約印の真正性を識別するための主要な手順とテクニック-＆＃＆チュートリアル-php.cn

Java を使用して正式な契約印の真正性を識別するための主要な手順とテクニック

Java で正式な契約印の信頼性を識別するための主要な手順とテクニック

概要:
技術の継続的な発展により、電子契約は徐々に従来の契約に取って代わりつつあります。紙の契約書質契約書が主流になりました。しかし、電子契約の流通過程には一定のリスクがあり、その一つが契約書の公印の認証です。この記事では、Java 言語を使用して正式な契約印の真正性を識別するための主要な手順とテクニックを紹介し、コード例を示します。

1. 画像収集
まず、Java プログラムを通じて契約書の画像情報を取得する必要があります。 OpenCVなどのJava画像処理ライブラリを利用して、契約画像の収集や前処理を実現できます。取得プロセス中に、画像の明るさ、コントラスト、シャープネスなどのパラメータを調整して、後続の処理の精度を向上させることを検討できます。

以下は、OpenCV ライブラリを使用して契約書画像を収集する方法を示す簡単なサンプルコードです:

import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfRect; import org.opencv.core.Rect; import org.opencv.core.Scalar; import org.opencv.core.Size; import org.opencv.highgui.VideoCapture; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier; import org.opencv.core.CvType; public class ContractImageCapture { public static void main(String[] args) { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); // 打开摄像头 VideoCapture capture = new VideoCapture(0); if (!capture.isOpened()) { System.out.println("无法打开摄像头"); return; } Mat mat = new Mat(); capture.read(mat); // 保存图像 Imgcodecs.imwrite("contract.jpg", mat); // 释放摄像头 capture.release(); System.out.println("合同图像采集成功"); } }

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2. 公印の抽出
契約書画像を取得した後の次のステップ画像から契約書画像を抽出することです。事務所から実印を抽出します。画像処理ライブラリを使用して、グレースケール、二値化、ノイズ低減などの画像を前処理できます。次に、輪郭や特徴のマッチングに基づく方法などの公印認識アルゴリズムを使用して、処理された画像から公印を抽出できます。

以下は、OpenCV ライブラリを使用して契約書画像から公印を抽出する方法を示す簡単なサンプルコードです:

import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfRect; import org.opencv.core.Rect; import org.opencv.core.Scalar; import org.opencv.core.Size; import org.opencv.core.CvType; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier; import org.opencv.imgproc.Imgproc; public class SealExtraction { public static void main(String[] args) { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); String inputImagePath = "contract.jpg"; // 加载合同图像 Mat image = Imgcodecs.imread(inputImagePath); // 灰度化 Mat gray = new Mat(); Imgproc.cvtColor(image, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); // 二值化 Mat binary = new Mat(); Imgproc.threshold(gray, binary, 0, 255, Imgproc.THRESH_BINARY | Imgproc.THRESH_OTSU); // 降噪 Mat denoised = new Mat(); Imgproc.medianBlur(binary, denoised, 5); // 提取公章 // TODO: 公章识别算法实现 // 保存公章图像 String outputImagePath = "seal.jpg"; Imgcodecs.imwrite(outputImagePath, seal); System.out.println("公章提取成功"); } }

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3. 真正性の識別
公印の抽出に成功した後印鑑イメージ、次のステップは真贋の認証です。このステップでは、画像認識または特徴照合方法を使用して、公印が改ざんされているかどうかを判断できます。一般的に使用される方法には、画像のハッシュ値の計算、形状マッチング、テクスチャ分析などが含まれます。

以下は、OpenCV ライブラリを使用して画像の類似度を計算し、公印が改ざんされているかどうかを判定するサンプルコードです。

import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfRect; import org.opencv.core.Rect; import org.opencv.core.Scalar; import org.opencv.core.Size; import org.opencv.highgui.VideoCapture; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier; import org.opencv.core.CvType; import org.opencv.imgproc.Imgproc; public class SealForgeryDetection { public static void main(String[] args) { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); String originalSealPath = "original_seal.jpg"; String forgedSealPath = "forged_seal.jpg"; // 加载原始公章图像 Mat originalSeal = Imgcodecs.imread(originalSealPath); // 加载篡改后的公章图像 Mat forgedSeal = Imgcodecs.imread(forgedSealPath); // 计算图像相似度 double similarity = calculateSimilarity(originalSeal, forgedSeal); double threshold = 0.9; // 设定相似度的阈值 if (similarity >= threshold) { System.out.println("公章真品"); } else { System.out.println("公章伪品"); } } private static double calculateSimilarity(Mat image1, Mat image2) { // TODO: 图像相似度计算算法实现 return 0.0; } }

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結論:
上記の手順により、 Java言語を使用して契約書を実装することができます。公印の真贋を識別する機能。もちろん、真贋判定の精度は画像処理や認識アルゴリズムの設計や実装に依存しますが、実際のニーズに応じてデバッグや最適化を行うことで、検証結果の精度と信頼性を向上させることができます。

以上がJava を使用して正式な契約印の真正性を識別するための主要な手順とテクニックの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。