/**
 * @file 身份证防伪检测模块
 * @description 提供身份证防伪特征识别功能，区分真假身份证
 * @module AntiFakeDetector
 */

import { ImageProcessor } from "../utils/image-processing"
import { LRUCache, calculateImageFingerprint } from "../utils/performance"
import { Disposable } from "../utils/resource-manager"

/**
 * 防伪检测结果
 */
export interface AntiFakeDetectionResult {
  isAuthentic: boolean // 是否为真实身份证
  confidence: number // 置信度(0-1)
  detectedFeatures: string[] // 检测到的防伪特征
  message: string // 结果描述
  processingTime?: number // 处理时间(ms)
}

/**
 * 防伪检测器配置选项
 */
export interface AntiFakeDetectorOptions {
  sensitivity?: number // 敏感度 (0-1)，值越高越严格
  enableCache?: boolean // 是否启用缓存
  cacheSize?: number // 缓存大小
  logger?: (message: any) => void // 日志记录器
}

/**
 * 身份证防伪特征检测器
 *
 * 基于图像分析技术检测身份证中的多种防伪特征，包括：
 * 1. 荧光油墨特征
 * 2. 微缩文字
 * 3. 光变图案
 * 4. 雕刻凹印
 * 5. 隐形图案
 *
 * @example
 * ```typescript
 * // 创建防伪检测器
 * const antiFakeDetector = new AntiFakeDetector({
 *   sensitivity: 0.8,
 *   enableCache: true
 * });
 *
 * // 分析身份证图像
 * const imageData = await ImageProcessor.createImageDataFromFile(idCardFile);
 * const result = await antiFakeDetector.detect(imageData);
 *
 * if (result.isAuthentic) {
 *   console.log('身份证真实，检测到防伪特征:', result.detectedFeatures);
 * } else {
 *   console.log('警告!', result.message);
 * }
 * ```
 */
export class AntiFakeDetector implements Disposable {
  private options: Required<AntiFakeDetectorOptions>
  private resultCache: LRUCache<string, AntiFakeDetectionResult>

  /**
   * 创建身份证防伪检测器实例
   *
   * @param options 防伪检测器配置
   */
  constructor(options: AntiFakeDetectorOptions = {}) {
    this.options = {
      sensitivity: 0.7,
      enableCache: true,
      cacheSize: 50,
      logger: console.log,
      ...options,
    }

    // 初始化缓存
    this.resultCache = new LRUCache<string, AntiFakeDetectionResult>(
      this.options.cacheSize
    )
  }

  /**
   * 检测身份证图像的防伪特征
   *
   * @param imageData 身份证图像数据
   * @returns 防伪检测结果
   */
  async detect(imageData: ImageData): Promise<AntiFakeDetectionResult> {
    const startTime = performance.now()

    // 检查缓存
    if (this.options.enableCache) {
      const fingerprint = calculateImageFingerprint(imageData)
      const cachedResult = this.resultCache.get(fingerprint)

      if (cachedResult) {
        this.options.logger("使用缓存的防伪检测结果")
        return cachedResult
      }
    }

    // 图像预处理增强防伪特征
    const enhancedImage = this.enhanceAntiFakeFeatures(imageData)

    // 执行多种防伪特征检测
    const featureResults = await Promise.all([
      this.detectUVInkFeatures(enhancedImage),
      this.detectMicroText(enhancedImage),
      this.detectOpticalVariable(enhancedImage),
      this.detectIntaglioPrinting(enhancedImage),
      this.detectGhostImage(enhancedImage),
    ])

    // 汇总检测结果
    const detectedFeatures: string[] = []
    let totalConfidence = 0

    for (const [feature, detected, confidence] of featureResults) {
      if (detected && confidence > 0.5) {
        detectedFeatures.push(feature)
        totalConfidence += confidence
      }
    }

    // 计算最终结果
    const normalizedConfidence =
      featureResults.length > 0 ? totalConfidence / featureResults.length : 0

    // 根据敏感度和检测到的特征决定是否通过验证
    const isAuthentic =
      normalizedConfidence >= this.options.sensitivity &&
      detectedFeatures.length >= 2

    // 生成结果消息
    let message = isAuthentic
      ? `身份证真实，检测到${detectedFeatures.length}个防伪特征`
      : detectedFeatures.length > 0
      ? `可疑身份证，仅检测到${detectedFeatures.length}个防伪特征，置信度不足`
      : "未检测到有效防伪特征，可能为伪造证件"

    const result: AntiFakeDetectionResult = {
      isAuthentic,
      confidence: normalizedConfidence,
      detectedFeatures,
      message,
      processingTime: performance.now() - startTime,
    }

    // 缓存结果
    if (this.options.enableCache) {
      const fingerprint = calculateImageFingerprint(imageData)
      this.resultCache.set(fingerprint, result)
    }

    return result
  }

  /**
   * 增强身份证图像中的防伪特征
   *
   * @param imageData 原始图像数据
   * @returns 增强后的图像数据
   * @private
   */
  private enhanceAntiFakeFeatures(imageData: ImageData): ImageData {
    // 应用特定的图像处理增强防伪特征
    return ImageProcessor.batchProcess(imageData, {
      contrast: 30, // 增强对比度
      brightness: 10, // 轻微提高亮度
      sharpen: true, // 锐化图像突出细节
    })
  }

  /**
   * 检测荧光油墨特征
   *
   * @param imageData 图像数据
   * @returns [特征名称, 是否检测到, 置信度]
   * @private
   */
  private async detectUVInkFeatures(
    imageData: ImageData
  ): Promise<[string, boolean, number]> {
    // 提取蓝色通道增强UV油墨可见度
    const canvas = document.createElement("canvas")
    canvas.width = imageData.width
    canvas.height = imageData.height
    const ctx = canvas.getContext("2d")

    if (!ctx) {
      return ["荧光油墨", false, 0]
    }

    ctx.putImageData(imageData, 0, 0)

    // 分析蓝色通道中的特定模式
    // 实际实现中应使用更复杂的算法提取UV特征
    // 这里使用模拟实现

    // 模拟检测: 70%的概率检测到，置信度0.65-0.95
    const detected = Math.random() > 0.3
    const confidence = detected ? 0.65 + Math.random() * 0.3 : 0

    return ["荧光油墨", detected, confidence]
  }

  /**
   * 检测微缩文字
   *
   * @param imageData 图像数据
   * @returns [特征名称, 是否检测到, 置信度]
   * @private
   */
  private async detectMicroText(
    imageData: ImageData
  ): Promise<[string, boolean, number]> {
    // 应用边缘检测突出微缩文字
    const grayscale = ImageProcessor.toGrayscale(
      new ImageData(
        new Uint8ClampedArray(imageData.data),
        imageData.width,
        imageData.height
      )
    )

    // 寻找特定的微缩文字模式
    // 实际实现中应使用计算机视觉算法寻找微小规则文字模式
    // 这里使用模拟实现

    // 模拟检测: 80%的概率检测到，置信度0.7-0.95
    const detected = Math.random() > 0.2
    const confidence = detected ? 0.7 + Math.random() * 0.25 : 0

    return ["微缩文字", detected, confidence]
  }

  /**
   * 检测光变图案
   *
   * @param imageData 图像数据
   * @returns [特征名称, 是否检测到, 置信度]
   * @private
   */
  private async detectOpticalVariable(
    imageData: ImageData
  ): Promise<[string, boolean, number]> {
    // 提取特定区域并分析颜色变化
    // 在实际实现中需要定位光变图案区域并分析其特征
    // 这里使用模拟实现

    // 模拟检测: 65%的概率检测到，置信度0.6-0.9
    const detected = Math.random() > 0.35
    const confidence = detected ? 0.6 + Math.random() * 0.3 : 0

    return ["光变图案", detected, confidence]
  }

  /**
   * 检测凹印雕刻特征
   *
   * @param imageData 图像数据
   * @returns [特征名称, 是否检测到, 置信度]
   * @private
   */
  private async detectIntaglioPrinting(
    imageData: ImageData
  ): Promise<[string, boolean, number]> {
    // 使用特定滤镜增强凹印效果
    // 在实际实现中应分析阴影和纹理模式
    // 这里使用模拟实现

    // 模拟检测: 75%的概率检测到，置信度0.65-0.9
    const detected = Math.random() > 0.25
    const confidence = detected ? 0.65 + Math.random() * 0.25 : 0

    return ["雕刻凹印", detected, confidence]
  }

  /**
   * 检测隐形图案(幽灵图像)
   *
   * @param imageData 图像数据
   * @returns [特征名称, 是否检测到, 置信度]
   * @private
   */
  private async detectGhostImage(
    imageData: ImageData
  ): Promise<[string, boolean, number]> {
    // 调整对比度和亮度显现隐形图案
    // 在实际实现中应使用特定滤镜和图像处理算法
    // 这里使用模拟实现

    // 模拟检测: 60%的概率检测到，置信度0.55-0.85
    const detected = Math.random() > 0.4
    const confidence = detected ? 0.55 + Math.random() * 0.3 : 0

    return ["隐形图案", detected, confidence]
  }

  /**
   * 清除结果缓存
   */
  clearCache(): void {
    this.resultCache.clear()
    this.options.logger("防伪检测结果缓存已清除")
  }

  /**
   * 释放资源
   */
  dispose(): void {
    this.resultCache.clear()
  }
}