Cara mengenal pasti dengan tepat meterai rasmi sebenar pada kontrak menggunakan teknologi Java

Cara mengenal pasti dengan tepat meterai rasmi yang sebenar pada kontrak menggunakan teknologi Java

1. Pengenalan
   Meterai rasmi memainkan peranan yang amat penting dalam kontrak tersebut . Walau bagaimanapun, dengan perkembangan teknologi, masalah penempaan meterai rasmi secara beransur-ansur menjadi ketara. Artikel ini memperkenalkan kaedah pelaksanaan yang menggunakan teknologi Java untuk mengenal pasti dengan tepat meterai rasmi sebenar pada kontrak, dan memastikan ketulenan dan kesahihan meterai rasmi melalui pemprosesan imej digital dan algoritma pembelajaran mesin.
2. Praproses imej
   Sebelum mula mengenali meterai rasmi, kita perlu praproses imej kontrak untuk meningkatkan ketepatan algoritma seterusnya. Prapemprosesan terutamanya termasuk perduaan imej, penyingkiran hingar dan pengesanan tepi.

2.1. Penduaan imej
Imej kontrak biasanya berwarna, tetapi meterai rasmi biasanya hitam dan putih. Oleh itu, kita perlu menukar imej berwarna kepada imej binari untuk mengekstrak ciri-ciri meterai rasmi dengan lebih baik. Ini boleh dicapai menggunakan fungsi perduaan dalam perpustakaan OpenCV:

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);
    }
}

2.2.2.2. Memandangkan imej kontrak mungkin mempunyai sedikit bunyi, seperti butiran dan tekstur semasa pengimbasan atau penangkapan, kita perlu melakukan beberapa pemprosesan pada imej binari. , Buang bunyi ini. Ini boleh dicapai menggunakan operasi terbuka dalam perpustakaan OpenCV:

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 Pengesanan tepi

Pengesanan tepi ialah langkah penting dalam mengenal pasti pengedap rasmi. Ia boleh dilaksanakan menggunakan algoritma Canny dalam perpustakaan OpenCV:

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);
    }
}

Pengiktirafan meterai rasmi
3. Selepas prapemprosesan imej selesai, kita boleh memulakan pengecaman meterai rasmi. Di sini kami menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk mencapai pengiktirafan tepat bagi pengedap rasmi melalui latihan ciri dan pembinaan pengelas. Algoritma pembelajaran mesin yang biasa digunakan ialah Mesin Vektor Sokongan (SVM).
   

3.1. Pengekstrakan ciri

Pertama, kita perlu mengekstrak beberapa ciri daripada imej tepi untuk latihan dan pengelasan. Ciri yang biasa digunakan termasuk bentuk, tekstur dan warna. Di sini kami mengambil ciri bentuk sebagai contoh, menggunakan pengesanan kontur dalam perpustakaan OpenCV untuk mengekstrak ciri bentuk meterai rasmi:

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 Latihan dan klasifikasi

Seterusnya, kami menggunakan ciri yang diekstrak untuk latihan dan klasifikasi. Pertama, kita perlu menyediakan beberapa imej meterai rasmi berlabel sebagai sampel latihan. Kemudian, ciri yang diekstrak dan teg yang sepadan dilatih oleh algoritma pembelajaran mesin untuk membina pengelas pengedap rasmi. Dalam peringkat pengecaman, ciri-ciri imej kontrak yang akan diiktiraf diekstrak, dan kemudian pengelas terlatih digunakan untuk membuat pertimbangan pengelasan.

Disebabkan kerumitan kod lengkap untuk latihan dan klasifikasi, kami tidak dapat menunjukkannya satu per satu di sini, tetapi anda boleh merujuk kepada dokumentasi OpenCV rasmi dan tutorial berkaitan untuk menggunakan algoritma pembelajaran mesin seperti mesin vektor sokongan untuk latihan dan klasifikasi .

Kesimpulan
4. Melalui kaedah yang diperkenalkan dalam artikel ini, kita boleh menggunakan teknologi Java untuk mengenal pasti dengan tepat meterai rasmi sebenar pada kontrak. Pertama, imej kontrak dipraproses, termasuk penduaan, penyingkiran hingar dan pengesanan tepi. Kemudian, gunakan algoritma pembelajaran mesin untuk mengekstrak ciri pengedap rasmi, dan latih serta bina pengelas pengedap rasmi. Akhir sekali, melalui pengekstrakan ciri dan pertimbangan klasifikasi, meterai kontrak rasmi dikenal pasti dengan tepat.
   

Namun, perlu diingat bahawa walaupun kaedah ini dapat meningkatkan ketepatan pengenalan meterai rasmi, ia tidak dapat menjamin ketulenan dan kesahihan meterai rasmi 100%. Dalam aplikasi praktikal, ia juga perlu untuk menggabungkan langkah dan cara keselamatan lain untuk memastikan keselamatan dan keberkesanan meterai rasmi.

Rujukan:

OpenCV dokumentasi rasmi: https://docs.opencv.org/
1. Amalan Pembelajaran Mesin: Scikit-Learn dan TensorFlow (Pengarang: Aurélien Géron, Penterjemah: Tang Xuetao, Bao Jianqiang)

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