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Para detectar casos de sellos o firmas en un documento necesitamos activar una operación llamada extract_blank_crops_before_metadata_extraction, así como la operación dynamic_metadata_extraction.

Athento SE no puede como tal detectar una firma o un sello. Sin embargo, puede detectar la presencia o ausencia de algún objeto en una zona determinada. Esta detección la realiza calculando si la zona está o no vacia mediante el porcentaje de blanco de la zona. A mayor porcentaje de blanco en una zona, mayor probabilidad de que esta esté vacia.

Antes de nada vamos a explicar el procedimiento para seleccionar la zona que queremos comprobar si está vacía.

1º. Creamos un nuevo metadato.

Recordad que para crear un metadato debéis estar en un documento del tipo documental al que queréis añadir el metadato.  Desde el menú "Document type" selecciona la opción "Add new metadata". A continuación aparecerá un cuadro de dialogo para crear el metadato.

 

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2º. Establecer coordenadas.

Recargamos la página y establecemos las coordenadas con la selección de zona que nos aparece en pantalla.

3º. Obtener el nombre de la propiedad que indica el porcentaje de blanco.

Para obtener el nombre del metadato que indica el porcentaje de blanco de un recorte nos vamos al menú "Document" y hacemos clic en "Show features".

Esta propiedad empieza por "blank.percentage.crop.metadata...". Copiamos este dato entero.


5º. Crear el metadato que realice la comprobación del sello o firma

 Al igual que hicimos con el metadato "Seal" creamos un metadato "Has seal?" pero de tipo texto.

6º. Configurar Dynamic Expression.

  Hacemos clic en la segunda tuerca que aparece junto al metadato:

Nos aparecerá la pantalla para configurar el "Metadata definition". Desde esa pantalla nos vamos al campo "Dynamic expression". Allí colocamos la siguiente expresión, que pregunta al sistema si el porcentaje de blanco de la propiedad de blank crop es menor que un umbral que determinemos.

?
str( float (fil.get_metadata_value( 'nombre-propiedad-de-porcentaje-de-blanco-del-recorte' ))< 'umbral-de-blanco' Invierno Manga Fit Botonadura Espesor Unicolor Larga Gabardina Elegantes De Parkas Fashion Solapa Chaqueta Abrigos Slim Classic Largos Modernas Rot Doble Mujer Outwear Termica )

 

Largos Rot Manga Solapa Botonadura Larga Invierno Espesor Parkas Slim Elegantes Outwear Gabardina Doble Fashion Termica Fit Abrigos Modernas De Classic Unicolor Mujer Chaqueta Por ejemplo:

?
str( float (fil.get_metadata_value( 'blank.percentage.crop.metadata.veronicameza-Justificante-Transferencia-Crop-Sello' ))< '67' )

 

Esta expresión pregunta si el porcentaje de blanco en la zona recortada es menor que 67 porque sabemos que a partir del 67% de blanco el recuadro no está vacio. Es decir, si el porcentaje de blanco es menor que 67% habremos detectado una firma o un sello.

La mejor forma para determinar el umbral de blanco es subir un documento con sello o firma y otro sin sello y firma y comprobar el porcentaje de blanco en cada zona. Para mirar esto, ve a la zona derecha de la pantalla en el apartado "Aditional Features" y despliega la zona. Ahí encontrarás las zonas recortadas y su porcentaje de blanco. Estos recortes sólo estarán disponibles si se ha ejecutado previamente la extracción de metadatos.

Para que el resultado del metadato que comprueba la existencia de una firma pueda ser interpretado por humanos, tenemos que configurar Replacement Words, que van a reemplazar el resultado arrojado por la expresión dinámica por lenguaje natural.

Largos Termica Fit Invierno Rot Fashion Mujer Chaqueta Unicolor Espesor De Botonadura Outwear Gabardina Doble Manga Modernas Abrigos Elegantes Classic Slim Larga Solapa Parkas Puedes seleccionar que se reemplace  "True" por "Yes" y "False" por "No" o "True" por "Si" y "False" por "No" si prefieres el castellano.

8º. Comprobar que funciona

Este es el último paso. Ve al botón "Operations" y ejecuta " Extract metadata".

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