Java 기술을 사용하여 계약서에서 공식 인장의 진위를 식별하는 방법
요약:
공식 인장은 계약의 적법성과 진위성을 보장하기 위해 계약에서 중요한 역할을 합니다. 그러나 관인을 위조하는 기술도 지속적으로 업데이트되어 계약 식별에 어려움을 겪고 있습니다. 이 기사에서는 Java 기술을 사용하여 계약서에서 공식 인감의 진위 여부를 식별하는 방법을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다.
1. 인감의 진위 확인 원칙
인감은 기업, 기관의 법적 인감으로 독특하고 폐쇄적이며 규범적입니다. 직인의 진위 여부는 다음과 같은 측면을 통해 확인할 수 있습니다.
2.Java 기술을 활용한 공인 인감 진위 여부 확인 방법
코드 예:
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfPoint;
import org.opencv.core.Point;
import org. opencv.core.Scalar;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.CvType.CV_8U;
public class SealDetection {
public static void main(String[] args) {
// 加载本地库 System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); // 读取图片文件 Mat sourceImage = Imgcodecs.imread("contract_seal.jpg"); // 灰度处理 Mat grayImage = new Mat(); Imgproc.cvtColor(sourceImage, grayImage, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); // 图像边缘检测 Mat edgeImage = new Mat(); Imgproc.Canny(grayImage, edgeImage, 100, 200); // 圆查找 Mat circles = new Mat(); Imgproc.HoughCircles(edgeImage, circles, Imgproc.CV_HOUGH_GRADIENT, 1, edgeImage.rows()/8, 200, 100, 0, 0); // 绘制检测到的圆 for (int i = 0; i < circles.cols(); i++) { double[] circleData = circles.get(0, i); Point center = new Point(Math.round(circleData[0]), Math.round(circleData[1])); int radius = (int) Math.round(circleData[2]); Imgproc.circle(sourceImage, center, radius, new Scalar(0, 255, 0), 2); } // 显示处理结果 HighGui.imshow("Detected Seals", sourceImage); HighGui.waitKey(0);
}
}
코드 예:
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.MatOfFloat; opencv.core.MatOfKeyPoint;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.highgui.HighGui; opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.features2d.Features2d;
import org.opencv.features2d.KAZE;
수입 조직. opencv.features2d.KeyPoint;
import org.opencv.features2d.DescriptorMatcher;
import java.util.LinkedList;
public class SealValidation {
public static void main(String[] args) {
//加载本地库 System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); //读取真实公章图像 Mat refImage = Imgcodecs.imread("real_seal.jpg"); //读取合同公章图像 Mat testImage = Imgcodecs.imread("contract_seal.jpg"); //创建KAZE关键点检测器 FeatureDetector detector = FeatureDetector.create(FeatureDetector.KAZE); //检测关键点 MatOfKeyPoint refKp = new MatOfKeyPoint(); MatOfKeyPoint testKp = new MatOfKeyPoint(); detector.detect(refImage, refKp); detector.detect(testImage, testKp); //提取特征描述子 DescriptorExtractor extractor = DescriptorExtractor.create(DescriptorExtractor.KAZE); Mat descriptorRef = new Mat(); Mat descriptorTest = new Mat(); extractor.compute(refImage, refKp, descriptorRef); extractor.compute(testImage, testKp, descriptorTest); //创建FLANN特征匹配器 DescriptorMatcher matcher = DescriptorMatcher.create(DescriptorMatcher.BRUTEFORCE_HAMMING); //匹配特征描述子 MatOfDMatch matches = new MatOfDMatch(); matcher.match(descriptorRef, descriptorTest, matches); //绘制匹配结果 Mat outputImage = new Mat(); Scalar matchColor = new Scalar(0, 255, 0); Features2d.drawMatches(refImage, refKp, testImage, testKp, matches, outputImage, matchColor, Scalar.all(-1), new MatOfByte(), Features2d.NOT_DRAW_SINGLE_POINTS); //计算匹配度 double totalMatches = matches.rows(); System.out.println("总匹配点数: " + totalMatches); double maxDist = 0; double minDist = 100; List<DMatch> matchList = matches.toList(); //获取匹配点的最大和最小距离 for (int i = 0; i < totalMatches; i++) { double dist = matchList.get(i).distance; if (dist < minDist) minDist = dist; if (dist > maxDist) maxDist = dist; } //选择适合的匹配点 LinkedList<DMatch> goodMatches = new LinkedList<DMatch>(); for (int i = 0; i < totalMatches; i++) { if (matchList.get(i).distance <= 3 * minDist) { goodMatches.addLast(matchList.get(i)); } } //计算匹配率 double matchPercentage = (goodMatches.size() / totalMatches) * 100; System.out.println("公章匹配率: " + matchPercentage + "%"); //显示处理结果 HighGui.imshow("Matched Seals", outputImage); HighGui.waitKey(0);
위 내용은 Java 기술을 사용하여 계약서의 공식 인감 진위 여부를 확인하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!