Étapes et techniques clés pour identifier l'authenticité des sceaux contractuels officiels à l'aide de Java

Étapes et techniques clés pour authentifier l'authenticité des sceaux officiels des contrats en Java

Aperçu :
Avec le développement continu de la technologie, les contrats électroniques remplacent progressivement les contrats papier traditionnels et deviennent le courant dominant. Cependant, le processus de circulation des contrats électroniques comporte certains risques, parmi lesquels l'authentification du sceau officiel du contrat. Cet article présentera les étapes et techniques clés pour utiliser le langage Java pour identifier l'authenticité du sceau officiel du contrat et donnera des exemples de code.

1. Collection d'images
Tout d'abord, vous devez obtenir les informations d'image du contrat via un programme Java. Vous pouvez utiliser des bibliothèques de traitement d'images Java, telles qu'OpenCV, etc., pour réaliser la collecte et le prétraitement des images contractuelles. Pendant le processus d'acquisition, vous pouvez envisager d'ajuster des paramètres tels que la luminosité, le contraste et la netteté de l'image pour améliorer la précision du traitement ultérieur.

Ce qui suit est un exemple de code simple qui montre comment utiliser la bibliothèque OpenCV pour capturer une image de contrat :

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. Extraction du sceau officiel
Après avoir obtenu l'image du contrat, l'étape suivante consiste à extraire le sceau officiel de l'image . Vous pouvez utiliser des bibliothèques de traitement d'image pour prétraiter les images, telles que les niveaux de gris, la binarisation, la réduction du bruit et d'autres opérations. Ensuite, des algorithmes officiels de reconnaissance du sceau, tels que des méthodes basées sur la correspondance des contours ou des caractéristiques, peuvent être utilisés pour extraire le sceau officiel de l’image traitée.

Ce qui suit est un exemple de code simple qui montre comment utiliser la bibliothèque OpenCV pour extraire le sceau officiel de l'image du contrat :

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. Identification de l'authenticité
Après avoir extrait avec succès l'image du sceau officiel, l'étape suivante consiste à effectuer l'authenticité. identification. Cette étape peut utiliser des méthodes de reconnaissance d’image ou de correspondance de caractéristiques pour déterminer si le sceau officiel a été falsifié. Les méthodes couramment utilisées incluent le calcul des valeurs de hachage des images, la correspondance de forme ou l'analyse de texture.

Ce qui suit est un exemple de code qui utilise la bibliothèque OpenCV pour calculer la similarité des images et déterminer si le sceau officiel a été falsifié :

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;
    }
}

Conclusion :
Grâce aux étapes ci-dessus, nous pouvons utiliser le langage Java pour implémenter la fonction de authentifier le sceau officiel du contrat. Bien entendu, la précision de l'identification de l'authenticité dépend de la conception et de la mise en œuvre d'algorithmes de traitement et de reconnaissance d'images. Nous pouvons déboguer et optimiser en fonction des besoins réels pour améliorer la précision et la fiabilité des résultats de vérification.

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