摘要：
公章在合同中扮演着重要角色，确保合同的合法性和真实性。然而，伪造公章的技术也在不断更新，给合同识别带来挑战。本文将介绍如何利用java技术来识别合同中公章的真假程度，并给出相应的代码示例。
一、识别公章的真假原理
公章是企事业单位的法定印章，具有唯一性、封闭性和规范性。公章的真伪可通过以下几个方面进行识别：
视觉特征：公章的外观有一定的规范，包括印章图案、字体、印章边缘等。伪造的公章通常在细节的处理上有所差异。材质特征：公章通常使用金属或石材等特殊材质制作，质感和重量都有一定特征。印章刻字：公章上的文字通常是浮雕以及防伪处理的，包括肉眼难以分辨的微小细节。印章激光特征：公章的防伪技术中常采用激光打标或激光雕刻等手段，在特定光源下会显示出特定的图案。二、java技术识别公章的真假方法
图像处理技术
通过java的图像处理库，可以对合同中的公章图像进行处理和分析。可以使用如opencv、javacv等库，提取公章的视觉特征，如边缘识别、轮廓检测等。根据规范的公章样式，判断公章是否符合规定，从而识别真伪。代码示例：
import org.opencv.core.core;
import org.opencv.core.mat;
import org.opencv.core.matofpoint;
import org.opencv.core.point;
import org.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;
public class sealdetection {
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);
}
}
印章图像比对技术
利用java的图像处理库，先获取一批真实公章的图像，然后将合同中的公章图像与真实公章图像进行比对。常用的方法有图像特征提取和相似度计算等，通过计算得出匹配度，从而判断公章的真伪。代码示例：
import org.opencv.core.core;
import org.opencv.core.cvtype;
import org.opencv.core.mat;
import org.opencv.core.matoffloat;
import org.opencv.core.matofkeypoint;
import org.opencv.core.point;
import org.opencv.core.scalar;
import org.opencv.core.size;
import org.opencv.highgui.highgui;
import org.opencv.imgcodecs.imgcodecs;
import org.opencv.features2d.featuredetector;
import org.opencv.features2d.features2d;
import org.opencv.features2d.flannbasedmatcher;
import org.opencv.features2d.kaze;
import org.opencv.features2d.keypoint;
import org.opencv.features2d.descriptorextractor;
import org.opencv.features2d.descriptormatcher;
import java.util.arraylist;
import java.util.linkedlist;
import java.util.list;
public class sealvalidation {
public static void main(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);
}
}
三、结论
利用java技术识别合同中公章的真假程度是一项复杂而有挑战性的任务。通过图像处理和特征匹配技术，我们可以对公章进行各种维度的分析和比对，从而识别公章的真伪程度。当然，由于伪造技术不断变化，识别公章的方法也需要不断更新和完善。
公章真伪识别是合同中的重要环节，对于企事业单位和个人来说都具有重要意义。希望本文提供的java技术方法和代码示例能对读者在识别合同中公章的真假程度方面提供一些帮助。
以上就是如何利用java技术识别合同中公章的真假程度的详细内容。