标签：blog tst tail 左右 mis height 抠图 idt 机器
有时候在页面登录或者注册的时候，为了防止不是机器人操作，会让用户手动来滑动图片验证。我在做项目时用到了这个功能，这里记录一下自己的想法和做法。
实现的效果如图所示：
好了，现在来说说想法。
关于图片滑动验证一般是要前后端来交互的。首先是要后台处理好图片，然后将处理出来的图片返回到前台。后台随机抽取一张模板图片，也就是完整的图片，然后通过代码来操作将一块区域的图扣出来，将扣掉的地方填成灰色或者黑色，这样，素材就有了。
在返回到前台时，要将图片转码为base编码。在前台接收时，要使用如下方式来讲base64编码的图片显示：
$("#validateImage").attr("src", "data:image/png;base64,"+data.srcImage);
$("#slideImage").attr("src", "data:image/png;base64,"+data.cutImage);
然后前台通过滑动图片来验证。这种情况要存储滑动的距离，也就是像素点。当然，图片生成时也要将抠图的坐标记录，要和滑动后传过来的数据进行验证。
图片处理类如下：我这个图片处理类的半圆型的半径并没有算进那个坐标区域，所以在判断是否拼图正确的情况下必须要将那个半径加上或者减去（专属我自己的项目，符合自己的方式，如果不符合你的，请将想法吃透，然后在我的工具类中提炼出一些关键的技术，自己尝试写吧）。
package news.utils; import java.awt.Color; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Random; import javax.imageio.ImageIO; import news.bean.VerifyImage; import sun.misc.BASE64Encoder; /** * 处理图片的工具类，用于实现前端的滑动验证 * @author 徐金仁 */ public class VerifyImageUtils3 { //原图片的宽度 private static int ORI_HEIGHT = 160; //原图片的高度 private static int ORI_WIDTH = 322; //抠图上面的半径 private static int RADIUS = 8; //抠图区域的高度 private static int TAM_HEIGHT = 40; //抠图区域的宽度 private static int TAM_WIDTH = 40; //抠图内部矩形填充的大小 private static int RAN_SIZE = 8; //抠图的边框宽度 private static int BORDER_SIZE = 1; // private static int XPosition ; private static int YPosition ; Random random =new Random(); /** * 提供的对外的公共接口，用于获取处理后的图片和抠图的位置 * @param filePath 存储原始图片的位置 * @throws Exception */ public VerifyImage getImages(String filePath) throws Exception{ VerifyImage ve = new VerifyImage(); //随机获取一张图片 File imageFile = getRandomImage(filePath); BufferedImage oriImage = ImageIO.read(imageFile); ORI_HEIGHT = oriImage.getHeight(); ORI_WIDTH = oriImage.getWidth(); //获取抠图的坐标，防止不恰当的坐标会出现在图片的边沿， XPosition = TAM_WIDTH + random.nextInt(oriImage.getWidth() - TAM_WIDTH * 3); YPosition = TAM_HEIGHT + random.nextInt(oriImage.getHeight() - TAM_HEIGHT * 2); //获取抠图的区域,将这个图片的坐标传进去，来获取到抠图的位置和大小，就是将抠图给定死 int[][] blockData = getBlockData(oriImage); //处理图片，将得到的两张图片放入map中 Map<String, BufferedImage> dataMap = createVerifyImage(oriImage,blockData); //将那些图片转为base64存储 String srcImage = ImageBase64(dataMap.get("oriImage")); String cutImage = ImageBase64(dataMap.get("cutImage")); ve.setCutImage(cutImage); ve.setSrcImage(srcImage); ve.setXPosition(XPosition); ve.setYPosition(YPosition); return ve; } /** * 将图片转为base64存储 * @param bufferedImage 要转化的图片 * @return * @throws IOException */ private String ImageBase64(BufferedImage bufferedImage) throws IOException { ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream(); ImageIO.write(bufferedImage,"png",out); //转成byte数组 byte[] bytes = out.toByteArray(); BASE64Encoder encoder = new BASE64Encoder(); //生成BASE64编码 return encoder.encode(bytes); } /** * 处理图片，将得到的两张图片放入map中 * @param oriImage 原图 * @param blockData 整张布局的区域 * @return 存储图片的map */ private Map<String, BufferedImage> createVerifyImage(BufferedImage oriImage, int[][] blockData) { Map<String, BufferedImage> map = new HashMap<String, BufferedImage>(); int h = blockData.length; int w = blockData[0].length; BufferedImage cutImage = new BufferedImage(TAM_WIDTH + 2*RADIUS,TAM_HEIGHT + 2*RADIUS,BufferedImage.TYPE_4BYTE_ABGR); int i2,j2; for(int i = 0; i < TAM_WIDTH + 2*RADIUS; i ++){ for(int j = 0; j < TAM_HEIGHT + 2*RADIUS; j ++){ i2 = i + XPosition - RADIUS; j2 = j + YPosition - RADIUS; if(blockData[i2][j2] == 2){ cutImage.setRGB(i, j, oriImage.getRGB(i2, j2)); oriImage.setRGB(i2, j2, Color.gray.getRGB()); } } } map.put("cutImage", cutImage); map.put("oriImage", oriImage); return map; } /** * 获取抠图区域，返回一个数组，上面展现了抠图的位置和具体区域 * @param oriImage * @return */ private int[][] getBlockData(BufferedImage oriImage) { ORI_HEIGHT = oriImage.getHeight(); ORI_WIDTH = oriImage.getWidth(); //要先选择四边中的一条边来选择圆心，1、 2、 3、 4分别代表上下左右 int chooseR = random.nextInt(4) + 1; int[][] blockData = new int[ORI_WIDTH][ORI_HEIGHT]; //矩形区域处理 for(int i = 0; i <ORI_WIDTH; i++){ for(int j = 0; j < ORI_HEIGHT; j ++){ blockData[i][j] = 0; if(i >= XPosition && j>= YPosition && j<= YPosition + TAM_HEIGHT && i<= XPosition + TAM_WIDTH ){ blockData[i][j] = 2; } } } //圆型区域凸出块 //(x - a)^2 + (y - b)^2 = r^2 int x ; int y ; //圆形区域的凹陷块 int x2; int y2; String sx; if(chooseR== 1){//下 x = (XPosition + TAM_HEIGHT / 2); y = YPosition; sx = "下"; x2 = (XPosition); y2 = YPosition + TAM_HEIGHT / 2; }else if(chooseR == 2){//上 x = (XPosition + TAM_HEIGHT / 2); y = YPosition + TAM_WIDTH ; sx = "上"; x2 = (XPosition + TAM_HEIGHT ); y2 = YPosition + TAM_HEIGHT / 2; }else if(chooseR == 3){//左 x = (XPosition); y = YPosition + TAM_HEIGHT / 2; x2 = (XPosition + TAM_HEIGHT / 2); y2 = YPosition + TAM_WIDTH ; sx = "左"; }else{//右 x = (XPosition + TAM_HEIGHT ); y = YPosition + TAM_HEIGHT / 2; sx = "右"; x2 = (XPosition + TAM_HEIGHT / 2); y2 = YPosition; } //将圆形区域标记上 for(int i = x-RADIUS; i < x + RADIUS; i ++){ for(int j = y-RADIUS; j < y + RADIUS; j ++){ if(Math.pow(Math.abs(x - i), 2) + Math.pow(Math.abs(y - j), 2) <= Math.pow(RADIUS, 2)){ //说明在圆内 blockData[i][j] = 2; } } } for(int i = x2-RADIUS; i < x2 + RADIUS; i ++){ for(int j = y2-RADIUS; j < y2 + RADIUS; j ++){ if(Math.pow(Math.abs(x2 - i), 2) + Math.pow(Math.abs(y2 - j), 2) <= Math.pow(RADIUS, 2)){ //说明在圆内 blockData[i][j] = 0; } } } return blockData; } /** * 随机获取一个图片文件 * @param filePath * @return * @throws Exception */ private File getRandomImage(String filePath) throws Exception { File file = new File(filePath); if(!file.exists()){ throw new Exception("该文件路径不对"); } if(file.isDirectory()){ File[] files = file.listFiles(); if(files.length <= 0){ throw new Exception("该文件夹内没有文件！"); }else{ int index = random.nextInt(files.length); return files[index]; } }else{ return file; } } }
思路启发来源于网上对于图片滑动验证的原理，技术实现来源于自己对于下面博客的关键技术的提炼：
https://blog.csdn.net/MrSpirit/article/details/100653864
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原文地址：https://www.cnblogs.com/1998xujinren/p/12334895.html
