印章特征提取pathon脚本

印章特征提取可以采用以下步骤：

1. 预处理：对印章图像进行预处理，包括二值化、去噪等操作，使得图像更加清晰。

2. 特征提取：对预处理后的图像进行特征提取，可以采用以下方法：

（1）边缘检测：通过边缘检测算法，如Canny算法、Sobel算法等，提取印章边缘特征。

（2）几何形状：通过Hough变换、轮廓检测等方法，提取印章的几何形状特征，如圆形、椭圆形等。

（3）纹理特征：通过纹理分析算法，如LBP算法、Gabor滤波器等，提取印章表面的纹理特征。

3. 特征描述：对提取到的特征进行描述，通常采用特征向量的方式，如将边缘特征、几何形状特征、纹理特征等组合成一个特征向量。

4. 特征匹配：将待识别印章的特征向量与已知印章的特征向量进行匹配，通常采用相似度度量的方法，如欧式距离、余弦相似度等。

下面是一个基于OpenCV库的Python脚本，用于提取印章的边缘特征：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('stamp.jpg')

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

# 显示结果
cv2.imshow('edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该脚本将图像进行了灰度化和边缘检测操作，并显示了检测结果。实际应用中，还需要将检测到的边缘特征进行描述和匹配。

相关问题

python pdf 印章提取

要在Python中提取PDF中的印章，可以使用PyPDF2库来处理PDF文件，以及使用OpenCV库来进行图像处理。下面是一个简单的示例代码：

import PyPDF2
import cv2

def extract_stamp_from_pdf(pdf_path, page_number=0):
    # 打开PDF文件
    with open(pdf_path, 'rb') as file:
        pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(file)
        
        # 获取指定页的内容
        page = pdf_reader.getPage(page_number)
        
        # 将PDF页转为图像
        page_data = page.extract_raw_content()
        image_array = cv2.imdecode(np.frombuffer(page_data, np.uint8), cv2.IMREAD_UNCHANGED)
        
        # 将图像转为灰度图
        gray = cv2.cvtColor(image_array, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        
        # 使用边缘检测算法（比如Canny）找到图像的边缘
        edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
        
        # 使用霍夫变换检测圆形轮廓（盖章）
        circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=100, param1=50, param2=30, minRadius=10, maxRadius=50)
        
        # 如果找到了圆形轮廓，则认为有盖章
        if circles is not None:
            return True
        else:
            return False

# 调用函数进行印章提取
pdf_path = 'path/to/your/file.pdf'
result = extract_stamp_from_pdf(pdf_path)
print(result)

请注意，这只是一个简单的示例代码，具体的提取方法可能需要根据PDF文件的内容和印章的特征进行调整和优化。另外，提取PDF中的图像可能涉及到一些复杂的情况，比如多页PDF、旋转的页面等，您可能需要根据实际需求进行进一步的处理和调整。

python 蓝桥 印章

根据提供的引用内容，这是一个关于蓝桥Python算法中印章问题的代码。该问题描述了小A买了m张印章，每种图案的出现概率相同，求小A集齐n种印章的概率。

这是一个递归函数`comput(m, n, num)`来计算概率。函数中的参数m表示小A买的印章数量，n表示小A要集齐的印章种类数量，num表示总共的印章种类数量。函数的返回值是小A集齐n种印章的概率。

具体的计算过程如下：
- 如果小A买的印章数量m小于集齐的印章种类数量n，则返回概率为0。
- 如果要集齐的印章种类数量n为1，则返回概率为(1/num)的(m-1)次方。
-则，递归计算小A买m-1张印章集n种印章的概率乘以(n/num)，再加上递归计算小A买m-1张印章集齐n-1种印章的概率乘以((num-n+1)/num)。

最后，根据输入的m和n，调用`comput(m, n, n)`函数计算小A集齐n种印章的概率，并将结果格式化输出。

范例中的代码如下：

def comput(m, n, num):
    if m < n:
        return 0
    elif n == 1:
        return pow(1/num, m-1)
    else:
        return comput(m - 1, n, num) * (n/num) + comput(m - 1, n - 1, num) * ((num - n + 1) / num)

getin = list(map(int, input().split()))
n = getin[0]
m = getin[1]
print("{:.4f}".format(comput(m, n, n)))