仿12306的图片验证码
由于要做一个新项目，所以打算做一个简单的图片验证码。
先说说思路吧：在服务端，从一个文件夹里面找出8张图片，再把8张图片合并成一张大图，在8个小图里面随机生成一个要用户验证的图片分类，如小狗、啤酒等。在前端，访问这个页面时，把图片加载上去，用户在图片上选择提示所需要的图片，当用户点登陆时，根据用户选择的所有坐标判断所选的图片是不是实际上的验证图片。
先放两张效果图:
为了让文件查找比较简单，在图片文件结构上可以这样：
这样方便生成用户要选择的Key图片，和取出8张小图合并成大图。
上代码：这是选择8张图片，并且在每张图片选取时用递归保证选取的图片不会重复。
//选取8个图片
public static List<Object> getEightImages() {
//保存取到的每一个图片的path，保证图片不会重复
List<String> paths = new ArrayList<String>();
File[] finalImages = new File[8];
List<Object> object = new ArrayList<Object>();
//保存tips
String[] tips = new String[8];
for (int i = 0; i < 8; i++) {
//获取随机的二级目录
int dirIndex = getRandom(secondaryDirNumbers);
File secondaryDir = getFiles()[dirIndex];
//随机到的文件夹名称保存到tips中
tips[i] = secondaryDir.getName();
//获取二级图片目录下的文件
File[] images = secondaryDir.listFiles();
int imageIndex = getRandom(imageRandomIndex);
File image = images[imageIndex];
//图片去重
image = dropSameImage(image, paths, tips, i);
paths.add(image.getPath());
finalImages[i] = image;
}
object.add(finalImages);
object.add(tips);
return object;
}
在生成这8张图片中，用一个数组保存所有的文件分类。在这个分类里面可以用随机数选取一个分类做为Key分类，就是用户要选择的所有图片。由于数组是有序的，可以遍历数组中的元素，获取每个key分类图片的位置，方便在用户验证时，进行匹配。
//获取位置,返回的是第几个图片，而不是下标，从1开始,集合第一个元素为tip
public static List<Object> getLocation(String[] tips) {
List<Object> locations = new ArrayList<Object>();
//获取Key分类
String tip = getTip(tips);
locations.add(tip);
int length = tips.length;
for (int i = 0; i < length; i++) {
if (tip.equals(tips[i])) {
locations.add(i+1);
}
}
return locations;
}
选取了8张图片后，接下来就是合并图片。合并图片可以用到BufferedImage这个类的方法：setRGB()这个方法如果不明白可以看下api文档，上面有详细的说明。
public static void mergeImage(File[] finalImages, HttpServletResponse response) throws IOException {
//读取图片
BufferedImage mergeImage = new BufferedImage(800, 400, BufferedImage.TYPE_INT_BGR);
for (int i = 0; i < 8; i++) {
File image = finalImages[i];
BufferedImage bufferedImage = ImageIO.read(image);
int width = bufferedImage.getWidth();
int height = bufferedImage.getHeight();
//从图片中读取RGB
int[] imageBytes = new int[width*height];
imageBytes = bufferedImage.getRGB(0, 0, width, height, imageBytes, 0, width);
if ( i < 4) {
mergeImage.setRGB(i*200, 0, width, height, imageBytes, 0, width);
} else {
mergeImage.setRGB((i -4 )*200, 200, width, height, imageBytes, 0, width);
}
}
ImageIO.write(mergeImage, "jpg", response.getOutputStream());
//ImageIO.write(mergeImage, "jpg", destImage);
}
在controller层中，先把key分类保存到session中，为用户选择图片分类做提示和图片验证做判断。然后把图片流输出到response中，就可以生成验证图片了。
response.setContentType("image/jpeg"); response.setHeader("Pragma", "No-cache"); response.setHeader("Cache-Control", "no-cache"); response.setDateHeader("Expires", 0); List<Object> object = ImageSelectedHelper.getEightImages(); File[] finalImages = (File[]) object.get(0); String[] tips = (String[]) object.get(1); //所有key的图片位置,即用户必须要选的图片 List<Object> locations = ImageSelectedHelper.getLocation(tips); String tip = locations.get(0).toString(); System.out.println(tip); session.setAttribute("tip", tip); locations.remove(0); int length = locations.size(); for (int i = 0; i < length; i++) { System.out.println("实际Key图片位置:" + locations.get(i)); }
session.setAttribute("locations", locations); ImageMerge.mergeImage(finalImages, response);
在jsp中，为用户的点击生成小图片标记。当用户点图片击时，在父div上添加一个子div标签，并且把他定位为relative, 并且设置zIndex，然后再这个div上添加一个img标签，定位为absolute。在用户的点击时，可以获取点击事件，根据点击事件获取点击坐标，然后减去父div的坐标，就可以获取相对坐标。可以根据自己的喜好定坐标原点，这里的坐标原点是第8个图片的右下角。
<div>
<div id="base">
<img src="<%=request.getContextPath()%>/identify" style="width: 300px; height: 150px;" onclick="clickImg(event)" id="bigPicture">
</div>
</div>
function clickImg(e) { var baseDiv = document.getElementById("base"); var topValue = 0; var leftValue = 0; var obj = baseDiv; while (obj) { leftValue += obj.offsetLeft; topValue +=obj.offsetTop; obj = obj.offsetParent; } //解决firefox获取不到点击事件的问题 var clickEvent = e ? e : (window.event ? window.event : null); var clickLeft = clickEvent.clientX + document.body.scrollLeft - document.body.clientLeft - 10; var clickTop = clickEvent.clientY + document.body.scrollTop - document.body.clientTop - 10; var divId = "img_" + index++; var divEle = document.createElement("div"); divEle.setAttribute("id", divId); divEle.style.position = "relative"; divEle.style.zIndex = index; divEle.style.width = "20px"; divEle.style.height = "20px"; divEle.style.display = "inline"; divEle.style.top = clickTop - topValue - 150 + 10 + "px"; divEle.style.left = clickLeft - leftValue - 300 + "px"; divEle.setAttribute("onclick", "remove('" + divId + "')"); baseDiv.appendChild(divEle); var imgEle = document.createElement("img"); imgEle.src = "<%=request.getContextPath()%>/resources/timo.png"; imgEle.style.width = "20px"; imgEle.style.height = "20px"; imgEle.style.top = "0px"; imgEle.style.left = "0px"; imgEle.style.position = "absolute"; imgEle.style.zIndex = index; divEle.appendChild(imgEle); }
用户选择登录后，服务器端根据用户的选择坐标进行判断
public List<Integer> isPass(String result) {
String[] xyLocations = result.split(",");
//保存用户选择的坐标落在哪些图片上
List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
//每一组坐标
System.out.println("用户选择图片数:"+xyLocations.length);
for (String xyLocation : xyLocations) {
String[] xy = xyLocation.split("\\|\\|");
int x = Integer.parseInt(xy[0]);
int y = Integer.parseInt(xy[1]);
//8,4图片区间
if ( x > -75 && x <= 0) {
if ( y > -75 && y <= 0) { //8号
list.add(8);
} else if ( y >= -150 && y <= -75 ) { //4号
list.add(4);
}
} else if ( x > -150 && x <= -75) { //7,3图片区间
if ( y > -75 && y <= 0) { //7号
list.add(7);
} else if ( y >= -150 && y <= -75 ) { //3号
list.add(3);
}
} else if ( x > -225 && x <= -150) { //6,2图片区间
if ( y > -75 && y <= 0) { //6号
list.add(6);
} else if ( y >= -150 && y <= -75 ) { //2号
list.add(2);
}
} else if ( x >= -300 && x <= -225) { //5,1图片区间
if ( y > -75 && y <= 0) { //5号
list.add(5);
} else if ( y >= -150 && y <= -75 ) { //1号
list.add(1);
}
} else {
return null;
}
}
return list;
}
刷新生成新的图片，由于ajax不支持二进制流，可以自己用原生的xmlHttpRequest对象加html5的blob来完成。
function refresh() {
var url = "<%=request.getContextPath()%>/identify";
var xhr = new XMLHttpRequest();
xhr.open('GET', url, true);
xhr.responseType = "blob";
xhr.onload = function() {
if (this.status == 200) {
var blob = this.response;
//加载成功后释放blob
bigPicture.onload = function(e) {
window.URL.revokeObjectURL(bigPicture.src);
};
bigPicture.src = window.URL.createObjectURL(blob);
}
}
xhr.send();
验证码整体代码完成了，还有有一些细节要处理。由于图片容易被百度识图，要对生成的图片做模糊处理，暂时还没想到什么好的办法~
