Cara menggunakan teknologi Java untuk mengenal pasti ketulenan meterai rasmi dalam kontrak

Cara menggunakan teknologi Java untuk mengenal pasti ketulenan meterai rasmi dalam kontrak

Abstrak:
Meterai rasmi memainkan peranan penting dalam kontrak untuk memastikan kesahihan dan ketulenan kontrak. Walau bagaimanapun, teknologi untuk menempa meterai rasmi juga sentiasa dikemas kini, yang membawa cabaran kepada pengenalan kontrak. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan teknologi Java untuk mengenal pasti ketulenan meterai rasmi dalam kontrak, dan memberikan contoh kod yang sepadan.

1. Prinsip mengenal pasti ketulenan meterai rasmi
Meterai rasmi ialah meterai undang-undang perusahaan dan institusi, dan ia unik, tertutup dan normatif. Ketulenan meterai rasmi boleh dikenal pasti melalui aspek berikut:

1. Ciri visual: Rupa meterai rasmi mempunyai spesifikasi tertentu, termasuk corak meterai, fon, tepi meterai, dsb. Meterai rasmi palsu biasanya berbeza dalam butiran.
2. Ciri-ciri bahan: Pengedap rasmi biasanya diperbuat daripada bahan khas seperti logam atau batu, dan mempunyai ciri-ciri tertentu dalam tekstur dan berat.
3. Ukiran meterai: Teks pada meterai rasmi biasanya timbul dan anti-pemalsuan, termasuk butiran kecil yang sukar dibezakan dengan mata kasar.
4. Ciri-ciri laser pengedap: Penandaan laser atau ukiran laser sering digunakan dalam teknologi anti-pemalsuan pengedap rasmi, yang akan memaparkan corak tertentu di bawah sumber cahaya tertentu.

2. Cara mengenal pasti ketulenan meterai rasmi menggunakan teknologi Java

1. Teknologi pemprosesan imej
   Melalui perpustakaan pemprosesan imej Java, imej meterai rasmi dalam kontrak boleh diproses dan dianalisis. Anda boleh menggunakan perpustakaan seperti OpenCV dan JavaCV untuk mengekstrak ciri visual pengedap rasmi, seperti pengecaman tepi, pengesanan kontur, dsb. Mengikut gaya meterai rasmi standard, nilaikan sama ada meterai rasmi mematuhi peraturan, untuk mengenal pasti keasliannya.

Contoh kod:
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfPoint;
import org.opencv.core.Point ;
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 SealDetection kelas awam {

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);

}

}

Teknologi perbandingan imej meterai

Gunakan perpustakaan pemprosesan imej Java untuk mendapatkan sekumpulan imej meterai rasmi sebenar dahulu, dan kemudian tukar kontrak Bandingkan imej meterai rasmi dengan imej meterai rasmi sebenar. Kaedah yang biasa digunakan termasuk pengekstrakan ciri imej dan pengiraan persamaan, dsb. Darjah padanan dikira untuk menentukan ketulenan meterai rasmi.
2. 
   
Contoh kod:

import org.opencv.core.Core;

import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat
f.opencv.core. opencv.core.MatOfKeyPoint;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.core.Size; opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.features2d.FeatureDetector;
import org.opencv.features2d.Features2d;
import org. opencv.features2d.KeyPoint;
import org.opencv.features2d.DescriptorExtractor;

Pengesahan Meterai kelas awam {

utama kekosongan statik awam(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); 

}
}

3. tugasan. Melalui pemprosesan imej dan teknologi pemadanan ciri, kami boleh menganalisis dan membandingkan meterai rasmi dalam pelbagai dimensi untuk mengenal pasti ketulenan meterai rasmi. Sudah tentu, apabila teknologi pemalsuan terus berubah, kaedah untuk mengenal pasti meterai rasmi juga perlu sentiasa dikemas kini dan diperbaiki.

Pengenalpastian ketulenan meterai rasmi adalah pautan penting dalam kontrak dan sangat penting kepada kedua-dua perusahaan, institusi dan individu. Saya berharap kaedah teknologi Java dan contoh kod yang disediakan dalam artikel ini dapat memberikan sedikit bantuan kepada pembaca dalam mengenal pasti ketulenan meterai rasmi dalam kontrak.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan teknologi Java untuk mengenal pasti ketulenan meterai rasmi dalam kontrak. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!