Java를 사용하여 공식 계약 인감의 진위 여부를 식별하는 주요 단계 및 기술

Java에서 공식 계약 인감의 진위 여부를 인증하는 주요 단계 및 기술

개요:
지속적인 기술 발전으로 전자 계약이 점차 전통적인 종이 계약을 대체하고 주류로 자리잡고 있습니다. 그러나 전자계약의 유통 과정에는 일정한 위험이 존재하는데, 그 중 하나가 계약서의 직인 인증입니다. 이 기사에서는 공식 계약 인장의 진위 여부를 식별하기 위해 Java 언어를 사용하는 주요 단계와 기술을 소개하고 코드 예제를 제공합니다.

1. 이미지 수집
먼저 Java 프로그램을 통해 계약서의 이미지 정보를 얻어야 합니다. OpenCV 등과 같은 Java 이미지 처리 라이브러리를 사용하여 계약 이미지 수집 및 전처리를 실현할 수 있습니다. 획득 프로세스 중에 이미지의 밝기, 대비, 선명도와 같은 매개변수 조정을 고려하여 후속 처리의 정확성을 향상시킬 수 있습니다.

다음은 OpenCV 라이브러리를 사용하여 계약서 이미지를 캡처하는 방법을 보여주는 간단한 샘플 코드입니다.

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");
    }
}

2. 공식 인장 추출
계약서 이미지를 얻은 후 다음 단계는 이미지에서 공식 인감을 추출하는 것입니다. . 이미지 처리 라이브러리를 사용하여 회색조, 이진화, 노이즈 감소 및 기타 작업과 같은 이미지를 전처리할 수 있습니다. 그런 다음 윤곽선이나 특징 매칭 기반 방법과 같은 공식 인감 인식 알고리즘을 사용하여 처리된 이미지에서 공식 인감을 추출할 수 있습니다.

다음은 OpenCV 라이브러리를 사용하여 계약서 이미지에서 공식 인감을 추출하는 방법을 보여주는 간단한 샘플 코드입니다.

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");
    }
}

3. 진품 식별
공식 인감 이미지를 성공적으로 추출한 후 다음 단계는 진위를 수행하는 것입니다. 신분증. 이 단계에서는 이미지 인식이나 특징 매칭 방법을 사용하여 공식 인장이 변조되었는지 여부를 확인할 수 있습니다. 일반적으로 사용되는 방법에는 이미지의 해시 값 계산, 모양 일치 또는 질감 분석이 포함됩니다.

다음은 OpenCV 라이브러리를 사용하여 이미지 유사도를 계산하고 공식 인감이 변조되었는지 여부를 판단하는 샘플 코드입니다.

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;
    }
}

결론:
위 단계를 통해 Java 언어를 사용하여 다음의 기능을 구현할 수 있습니다. 공식 계약 인감을 인증합니다. 물론 진품 식별의 정확성은 이미지 처리 및 인식 알고리즘의 설계 및 구현에 따라 달라집니다. 검증 결과의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위해 실제 요구 사항에 따라 디버깅하고 최적화할 수 있습니다.

위 내용은 Java를 사용하여 공식 계약 인감의 진위 여부를 식별하는 주요 단계 및 기술의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!