So identifizieren Sie das echte offizielle Siegel eines Vertrags mithilfe der Java-Technologie genau

Wie man mithilfe der Java-Technologie das tatsächliche offizielle Siegel auf dem Vertrag genau identifiziert

1. Einführung
   Das offizielle Siegel spielt im Vertrag eine äußerst wichtige Rolle. Es repräsentiert die rechtliche Ausübung öffentlicher Gewalt und die formelle Anerkennung des Unternehmens . Mit der Entwicklung der Technologie ist jedoch das Problem der Fälschung offizieller Siegel allmählich in den Vordergrund gerückt. In diesem Artikel wird eine Implementierungsmethode vorgestellt, die Java-Technologie verwendet, um das echte offizielle Siegel in einem Vertrag genau zu identifizieren und die Authentizität und Rechtmäßigkeit des offiziellen Siegels durch digitale Bildverarbeitung und Algorithmen für maschinelles Lernen sicherzustellen.
2. Bildvorverarbeitung
   Bevor wir mit der Erkennung des offiziellen Siegels beginnen, müssen wir das Vertragsbild vorverarbeiten, um die Genauigkeit des nachfolgenden Algorithmus zu verbessern. Die Vorverarbeitung umfasst hauptsächlich die Bildbinarisierung, Rauschentfernung und Kantenerkennung.

2.1. Bildbinarisierung
Vertragsbilder sind im Allgemeinen in Farbe, offizielle Siegel sind jedoch normalerweise schwarzweiß. Daher müssen wir das Farbbild in ein Binärbild umwandeln, um die Merkmale des offiziellen Siegels besser extrahieren zu können. Dies kann mithilfe der Binarisierungsfunktion in der OpenCV-Bibliothek erreicht werden:

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class ImageBinarization {
    public static void main(String[] args) {
        // 加载OpenCV库
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
        
        // 读取合同图像
        Mat image = Imgcodecs.imread("contract.jpg");
        
        // 转换为灰度图像
        Mat grayImage = new Mat();
        Imgproc.cvtColor(image, grayImage, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
        
        // 二值化
        Mat binaryImage = new Mat();
        Imgproc.threshold(grayImage, binaryImage, 0, 255, Imgproc.THRESH_BINARY | Imgproc.THRESH_OTSU);
        
        // 保存二值化图像
        Imgcodecs.imwrite("binary_image.jpg", binaryImage);
    }
}

2.2. Rauschentfernung
Da das Vertragsbild beim Scannen oder Aufnehmen möglicherweise Rauschen aufweist, wie z. B. Körnung und Textur, müssen wir das Binärbild etwas verarbeiten , Entfernen Sie dieses Geräusch. Dies kann mithilfe der Open-Operation in der OpenCV-Bibliothek erreicht werden:

import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class NoiseRemoval {
    public static void main(String[] args) {
        // 读取二值化图像
        Mat binaryImage = Imgcodecs.imread("binary_image.jpg", Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE);
        
        // 进行开操作
        Mat noiseRemovedImage = new Mat();
        Mat kernel = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(3, 3));
        Imgproc.morphologyEx(binaryImage, noiseRemovedImage, Imgproc.MORPH_OPEN, kernel);
        
        // 保存去噪声图像
        Imgcodecs.imwrite("noise_removed_image.jpg", noiseRemovedImage);
    }
}

2.3 Kantenerkennung ist ein wichtiger Schritt bei der Identifizierung offizieller Siegel. Es kann mit dem Canny-Algorithmus in der OpenCV-Bibliothek implementiert werden:

import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class EdgeDetection {
    public static void main(String[] args) {
        // 读取去噪声图像
        Mat noiseRemovedImage = Imgcodecs.imread("noise_removed_image.jpg", Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE);
        
        // 进行边缘检测
        Mat edges = new Mat();
        Imgproc.Canny(noiseRemovedImage, edges, 100, 200);
        
        // 保存边缘图像
        Imgcodecs.imwrite("edges.jpg", edges);
    }
}

Offizielle Siegelerkennung
3. Nachdem die Bildvorverarbeitung abgeschlossen ist, können wir mit der offiziellen Siegelerkennung beginnen. Hier verwenden wir Algorithmen des maschinellen Lernens, um durch Merkmalstraining und Klassifikatorkonstruktion eine genaue Erkennung offizieller Siegel zu erreichen. Ein häufig verwendeter Algorithmus für maschinelles Lernen ist Support Vector Machine (SVM).
   

3.1. Merkmalsextraktion

Zuerst müssen wir einige Merkmale aus den Kantenbildern für das Training und die Klassifizierung extrahieren. Zu den häufig verwendeten Merkmalen gehören Form, Textur und Farbe. Hier nehmen wir Formmerkmale als Beispiel und verwenden die Konturerkennung in der OpenCV-Bibliothek, um die Formmerkmale offizieller Siegel zu extrahieren:

import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class ShapeFeatureExtraction {
    public static void main(String[] args) {
        // 读取边缘图像
        Mat edges = Imgcodecs.imread("edges.jpg", Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE);
        
        // 检测轮廓
        List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();
        Mat hierarchy = new Mat();
        Imgproc.findContours(edges, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
        
        // 提取轮廓特征
        double[] features = new double[contours.size()];
        for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
            features[i] = Imgproc.contourArea(contours.get(i));
        }
        
        // 打印轮廓特征
        for (double feature : features) {
            System.out.println("Contour feature: " + feature);
        }
    }
}

3.2 Training und Klassifizierung

Als nächstes verwenden wir die extrahierten Merkmale für Training und Klassifizierung. Zuerst müssen wir einige beschriftete offizielle Siegelbilder als Trainingsbeispiele vorbereiten. Anschließend werden die extrahierten Merkmale und entsprechenden Tags vom Algorithmus für maschinelles Lernen trainiert, um einen offiziellen Siegelklassifikator zu erstellen. In der Erkennungsphase werden die zu erkennenden Merkmale des Vertragsbildes extrahiert und dann der trainierte Klassifikator verwendet, um Klassifizierungsurteile zu treffen.

Aufgrund der Komplexität der vollständigen Codes für Training und Klassifizierung können wir sie hier nicht einzeln zeigen. Sie können sich jedoch auf die offizielle OpenCV-Dokumentation und zugehörige Tutorials beziehen, um maschinelle Lernalgorithmen wie Support-Vektor-Maschinen für Training und Klassifizierung zu verwenden .

Fazit
4. Durch die in diesem Artikel vorgestellte Methode können wir mithilfe der Java-Technologie das tatsächliche offizielle Siegel im Vertrag genau identifizieren. Zunächst wird das Vertragsbild vorverarbeitet, einschließlich Binärisierung, Rauschentfernung und Kantenerkennung. Verwenden Sie dann einen Algorithmus für maschinelles Lernen, um die Merkmale des offiziellen Siegels zu extrahieren und einen offiziellen Siegelklassifizierer zu trainieren und zu erstellen. Schließlich wird durch Merkmalsextraktion und Klassifizierungsbeurteilung das offizielle Vertragssiegel genau identifiziert.
   

Allerdings ist zu beachten, dass diese Methode zwar die Genauigkeit der amtlichen Siegelidentifizierung verbessern kann, die Echtheit und Rechtmäßigkeit des amtlichen Siegels jedoch nicht zu 100 % garantieren kann. In der praktischen Anwendung ist es auch erforderlich, andere Sicherheitsmaßnahmen und -mittel zu kombinieren, um die Sicherheit und Wirksamkeit des amtlichen Siegels zu gewährleisten.

Referenzen:

Offizielle Dokumentation von OpenCV: https://docs.opencv.org/
1. Praxis des maschinellen Lernens: Scikit-Learn und TensorFlow (Autor: Aurélien Géron, Übersetzer: Tang Xuetao, Bao Jianqiang)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo identifizieren Sie das echte offizielle Siegel eines Vertrags mithilfe der Java-Technologie genau. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!