当前位置:首页 > 文章列表 > 文章 > java教程 > Java实现合同公章真伪鉴别的关键步骤与技巧

Java实现合同公章真伪鉴别的关键步骤与技巧

2023-10-07 14:19:31 0浏览 收藏
推广推荐
免费电影APP ➜
支持 PC / 移动端,安全直达

“纵有疾风来,人生不言弃”,这句话送给正在学习文章的朋友们,也希望在阅读本文《Java实现合同公章真伪鉴别的关键步骤与技巧》后,能够真的帮助到大家。我也会在后续的文章中,陆续更新文章相关的技术文章,有好的建议欢迎大家在评论留言,非常感谢!

Java实现合同公章真伪鉴别的关键步骤与技巧

概述:
随着技术的不断发展,电子合同正逐渐取代传统的纸质合同成为主流。然而,电子合同在流通过程中存在着一定的风险,其中之一就是合同公章的真伪鉴别。本文将介绍使用Java语言实现合同公章真伪鉴别的关键步骤与技巧,并给出代码示例。

一、图像采集
首先,需要通过Java程序获取合同的图像信息。可以使用Java的图像处理库,如OpenCV等,实现合同图像的采集和预处理。采集过程中可以考虑调整图像的亮度、对比度和清晰度等参数,以提高后续处理的准确性。

以下是一个简单的示例代码,演示了如何使用OpenCV库采集合同图像:

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");
    }
}

二、公章提取
在获取了合同图像后,下一步是从图像中提取公章。可以利用图像处理库对图像进行预处理,例如灰度化、二值化、降噪等操作。然后,可以使用公章识别的算法,如基于轮廓或特征匹配的方法,在处理后的图像中提取公章。

以下是一个简单的示例代码,演示了如何利用OpenCV库提取合同图像中的公章:

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");
    }
}

三、真伪鉴别
在成功提取了公章图像后,下一步是进行真伪鉴别。此步骤可以使用图像识别或特征匹配的方法来判断公章是否被篡改。常用的方法包括计算图像的哈希值、形状匹配或纹理分析等。

以下是一个示例代码,使用OpenCV库进行图像相似度计算,判断公章是否被篡改:

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;
    }
}

结论:
通过上述步骤,我们可以利用Java语言实现合同公章真伪鉴别的功能。当然,真伪鉴别的准确性需要依赖于图像处理和识别算法的设计与实现,我们可以根据实际需要进行调试和优化,以提高验证结果的准确性和可靠性。

以上就是本文的全部内容了,是否有顺利帮助你解决问题?若是能给你带来学习上的帮助,请大家多多支持golang学习网!更多关于文章的相关知识,也可关注golang学习网公众号。

Golang与RabbitMQ实现分布式任务调度和执行的高效解决方案Golang与RabbitMQ实现分布式任务调度和执行的高效解决方案
上一篇
Golang与RabbitMQ实现分布式任务调度和执行的高效解决方案
技能实战指南:如何通过PHP开发拿到10K月薪?
下一篇
技能实战指南:如何通过PHP开发拿到10K月薪?
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • ChatExcel酷表:告别Excel难题,北大团队AI助手助您轻松处理数据
    ChatExcel酷表
    ChatExcel酷表是由北京大学团队打造的Excel聊天机器人,用自然语言操控表格,简化数据处理,告别繁琐操作,提升工作效率!适用于学生、上班族及政府人员。
    3213次使用
  • Any绘本:开源免费AI绘本创作工具深度解析
    Any绘本
    探索Any绘本(anypicturebook.com/zh),一款开源免费的AI绘本创作工具,基于Google Gemini与Flux AI模型,让您轻松创作个性化绘本。适用于家庭、教育、创作等多种场景,零门槛,高自由度,技术透明,本地可控。
    3428次使用
  • 可赞AI:AI驱动办公可视化智能工具,一键高效生成文档图表脑图
    可赞AI
    可赞AI,AI驱动的办公可视化智能工具,助您轻松实现文本与可视化元素高效转化。无论是智能文档生成、多格式文本解析,还是一键生成专业图表、脑图、知识卡片,可赞AI都能让信息处理更清晰高效。覆盖数据汇报、会议纪要、内容营销等全场景,大幅提升办公效率,降低专业门槛,是您提升工作效率的得力助手。
    3457次使用
  • 星月写作:AI网文创作神器,助力爆款小说速成
    星月写作
    星月写作是国内首款聚焦中文网络小说创作的AI辅助工具,解决网文作者从构思到变现的全流程痛点。AI扫榜、专属模板、全链路适配,助力新人快速上手,资深作者效率倍增。
    4566次使用
  • MagicLight.ai:叙事驱动AI动画视频创作平台 | 高效生成专业级故事动画
    MagicLight
    MagicLight.ai是全球首款叙事驱动型AI动画视频创作平台,专注于解决从故事想法到完整动画的全流程痛点。它通过自研AI模型,保障角色、风格、场景高度一致性,让零动画经验者也能高效产出专业级叙事内容。广泛适用于独立创作者、动画工作室、教育机构及企业营销,助您轻松实现创意落地与商业化。
    3833次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议隐私政策
返回登录
  • 重置密码