Java 기술을 사용하여 계약서의 실제 공식 인감을 정확하게 식별하는 방법

Java 기술을 사용하여 계약서의 실제 공인을 정확하게 식별하는 방법

1. 소개
   공인은 계약에서 매우 중요한 역할을 하며 공권력의 법적 행사와 기업의 공식적인 인정을 나타냅니다. . 그러나 기술이 발전함에 따라 관인을 위조하는 문제가 점차 부각되고 있다. 본 글에서는 Java 기술을 사용하여 계약서의 실제 공인을 정확하게 식별하고 디지털 이미지 처리 및 기계 학습 알고리즘을 통해 공인의 진위성과 적법성을 보장하는 구현 방법을 소개합니다.
2. 이미지 전처리
   공인 인식을 시작하기 전에 후속 알고리즘의 정확도를 높이기 위해 계약서 이미지를 전처리해야 합니다. 전처리에는 주로 이미지 이진화, 노이즈 제거 및 가장자리 감지가 포함됩니다.

2.1. 이미지 바이너리화
계약 이미지는 일반적으로 컬러이지만 공식 인장은 일반적으로 흑백입니다. 따라서, 관인의 특징을 더 잘 추출하기 위해서는 컬러 이미지를 이진 이미지로 변환해야 합니다. 이는 OpenCV 라이브러리의 이진화 기능을 사용하여 달성할 수 있습니다:

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. 노이즈 제거
계약 이미지에는 스캔이나 촬영 중에 입자 및 질감과 같은 약간의 노이즈가 있을 수 있으므로 이진 이미지에 대한 일부 처리를 수행해야 합니다. , 이 잡음을 제거하십시오. 이는 OpenCV 라이브러리의 열기 작업을 사용하여 달성할 수 있습니다:

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. 가장자리 감지
가장자리 감지는 공식 인장을 식별하는 핵심 단계입니다. OpenCV 라이브러리의 Canny 알고리즘을 사용하여 구현할 수 있습니다.

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);
    }
}

3. 공식 인감 인식
   이미지 전처리가 완료되면 공식 인감 인식을 시작할 수 있습니다. 여기서는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 기능 훈련 및 분류기 구성을 통해 공식 인감을 정확하게 인식합니다. 일반적으로 사용되는 기계 학습 알고리즘은 SVM(Support Vector Machine)입니다.

3.1.특징 추출
먼저 학습 및 분류를 위해 에지 이미지에서 일부 특징을 추출해야 합니다. 일반적으로 사용되는 특징에는 모양, 질감, 색상이 포함됩니다. 여기서는 공식 인장의 모양 특징을 추출하기 위해 OpenCV 라이브러리의 윤곽선 감지를 사용하여 모양 특징을 예로 들어 보겠습니다.

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 훈련 및 분류
다음으로 추출된 특징을 훈련 및 분류에 사용합니다. 먼저, 훈련 샘플로 라벨이 붙은 공식 인장 이미지를 준비해야 합니다. 그런 다음 추출된 특징과 해당 태그는 기계 학습 알고리즘을 통해 훈련되어 공식 인장 분류기를 구축합니다. 인식 단계에서는 인식하고자 하는 계약 이미지의 특징을 추출한 후 훈련된 분류기를 이용하여 분류 판단을 내린다.

훈련 및 분류를 위한 전체 코드의 복잡성으로 인해 여기에서 하나씩 표시할 수는 없지만 공식 OpenCV 문서 및 관련 튜토리얼을 참조하여 훈련 및 분류를 위한 지원 벡터 머신과 같은 기계 학습 알고리즘을 사용할 수 있습니다. .

4. 결론
   본 글에서 소개한 방법을 통해 우리는 Java 기술을 이용하여 계약서의 실제 공인을 정확하게 식별할 수 있습니다. 먼저 계약 이미지를 이진화, 노이즈 제거, 에지 감지 등 전처리합니다. 그런 다음, 머신러닝 알고리즘을 사용해 관인의 특성을 추출하고, 관인에 대한 분류기를 학습 및 구축합니다. 마지막으로 특징 추출 및 분류 판단을 통해 정식 계약 인감을 정확하게 식별합니다.

그러나 이 방법은 인감 식별의 정확성을 향상시킬 수 있지만 인감의 진위성과 적법성을 100% 보장할 수는 없다는 점에 유의해야 합니다. 실제 적용에서는 관인의 안전성과 유효성을 보장하기 위해 다른 보안 조치와 수단을 결합하는 것도 필요합니다.

참고 자료:

1. OpenCV 공식 문서: https://docs.opencv.org/
2. 기계 학습 실습: Scikit-Learn 및 TensorFlow(저자: Aurélien Géron, 번역자: Tang Xuetao, Bao Jianqiang)

위 내용은 Java 기술을 사용하여 계약서의 실제 공식 인감을 정확하게 식별하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!