python
真假酒鉴别方法示例代码（需配合实际业务逻辑）
========== 方法一：防伪码规则验证 ==========
def validate_security_code(code):
模拟防伪码校验逻辑
真实场景需要接入官方数据库API
示例规则：18位数字，前4位为年份，校验位验证
if len(code) != 18 or not code.isdigit:
return False
year = int(code[:4])
checksum = sum(int(c) for c in code[:17]) % 10
return year >= 2010 and int(code[-1]) == checksum
========== 方法二：二维码验证（需安装pyzbar） ==========
from pyzbar import pyzbar
from PIL import Image
def qrcode_verification(image_path):
二维码识别验证示例
需要安装依赖：pip install pyzbar pillow
try:
data = pyzbar.decode(Image.open(image_path))
if data:
return validate_security_code(data[0].data.decode)
return False
except Exception as e:
print("识别错误:", e)
return False
========== 方法三：机器学习验证（示例） ==========
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import numpy as np
示例数据集（需替换为真实数据）
特征示例：[包装完好度(0-1), 标签清晰度(0-1), 防伪标识存在(0/1)]
X_train = np.array([[0.9, 0.95, 1], [0.3, 0.2, 0], [0.8, 0.85, 1]])
y_train = np.array([1, 0, 1]) 1为真，0为假
model = RandomForestClassifier
model.fit(X_train, y_train)
def ml_verification(features):
机器学习验证示例
return model.predict([features])[0]
================== 使用示例 ==================
if __name__ == "__main__":
防伪码验证
code = input("请输入18位防伪码: ")
print("防伪码验证结果:", "通过" if validate_security_code(code) else "不通过")
二维码验证
print("
二维码验证结果:", "通过" if qrcode_verification("wine_label.jpg") else "不通过")
机器学习验证（示例特征）
features = [0.85, 0.9, 1] 替换为实际检测值
print("
机器学习验证结果:", "真酒" if ml_verification(features) else "假酒")
注意事项：
1. 实际防伪验证需接入品牌官方API（如茅台、五粮液等提供的验证接口）
2. 图像识别需配合具体防伪特征设计专业算法
3. 机器学习方法需要真实数据集和特征工程
4. 安装依赖：`pip install pyzbar pillow scikit-learn`
典型防伪特征检测方向：
1. 包装完整性检测
2. 防伪标签光学特征
3. 瓶盖密封性检测
4. 标签印刷精度分析
5. 液体沉淀物识别
建议实际应用方案：
1. 手机APP集成：扫码验证 + 特征拍摄验证
2. 硬件设备：结合光谱分析、重量检测等物理验证
3. 区块链溯源：基于区块链的防伪码验证系统
注意：以上代码仅为技术演示，真实场景需获得品牌方授权并使用官方验证接口。
