轻量级签名提取算法：开源项目推荐

轻量级签名提取算法：开源项目推荐

signature_extractor A super lightweight image processing algorithm for detection and extraction of overlapped handwritten signatures on scanned documents using OpenCV and scikit-image. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/signature_extractor

1. 项目基础介绍与主要编程语言

本项目是Ahmet Özlü开发的一个开源图像处理算法，名为“signature_extractor”，旨在从扫描文档中检测并提取重叠的手写签名。该算法利用了Python编程语言，主要依赖OpenCV和scikit-image两个图像处理库，实现了一种超轻量级的签名提取方法。项目的代码托管在GitHub上，便于开发者们进行查看、使用和贡献。

2. 项目核心功能

该项目的核心功能是利用“连通组件分析”技术，从扫描的文档中识别并提取出重叠的手写签名。连通组件分析是一种图像处理技术，能够找出具有相同像素值的连通区域。通过识别文档中最大的连通组件，该项目能够有效地提取出文档中的手写签名。以下是该算法的一些主要特点：

• 轻量级算法：占用资源少，运行效率高。
• 准确性：通过实验确定的阈值公式，有效区分签名和非签名区域。
• 灵活性：能够调整参数以适应不同尺寸的文档，如A4、A0等。

3. 项目最近更新的功能

根据项目描述，最近的更新主要集中在以下几个方面：

• 异常值移除模块的改进：进一步优化算法，以提高签名提取的准确性。
• 签名识别模块的开发：计划开发基于卷积神经网络（CNN）的签名识别功能。
• 签名伪造检测算法：计划开发检测伪造签名的功能。
• 签名检测与计数模块：计划开发能够检测签名边框并计数的模块。
• 准确性计算与分享：计划在SigSA在线手写签名数据库上计算检测准确性，并将结果分享给大家。

通过这些更新，项目旨在提升签名提取算法的鲁棒性、准确性以及实用性，为文档处理和签名验证等领域提供有力的技术支持。

signature_extractor A super lightweight image processing algorithm for detection and extraction of overlapped handwritten signatures on scanned documents using OpenCV and scikit-image. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/signature_extractor