java实现图片滑动验证(包含前端代码)

前言

1、下面是一个效果展示；

2、先抱怨一下，在博客上面的抄袭真的非常严重，为了实现一个图片滑动验证，我搜索了挺久的资料，不过内容翻来覆去就是同样的内容，千篇一律，作者还各不相同；内容相同我就不多说了，毕竟能解决问题就行，然而恰恰相反，这些东西都没有为我实质性地解决问题。可能图片验证是一个需要前后台同时交互的功能吧，从业的人员大部分都是偏向后台或者偏向前台的，所以写出来的博客都不能完整阐述整个流程，下面是我自己实践完成的内容，记录一下，供各位参阅斧正。

注：由于使用到的控件和工具较多，有许多地方做了省略，这里只做核心流程的记录。

一、后端图片裁剪与生成

首先是一个图片处理工具VerifyImageUtil.class，它主要的作用是生成两张图片：一张被扣除了一部分的原始图片；一张抠出来图片。两两结合，可以组成一张完整的图片。原始图片(target目录)提供了20张，规格都是590*360的；抠图需要的模板图(template目录)有4张，规格都是93*360的(图片等各种资源会在文末给出)。将图片资源导入到我们项目的静态资源路径下(你也可以通过其他方式存储它们)，我这边是Spring Boot的项目，所以就放在resource下的static目录下了：

下面是 VerifyImageUtil.class

package com.mine.risk.util; import org.apache.commons.lang.StringUtils; import javax.imageio.ImageIO;import javax.imageio.ImageReadParam;import javax.imageio.ImageReader;import javax.imageio.stream.ImageInputStream;import java.awt.*;import java.awt.image.BufferedImage;import java.io.ByteArrayOutputStream;import java.io.File;import java.io.FileInputStream;import java.io.InputStream;import java.text.NumberFormat;import java.util.HashMap;import java.util.Iterator;import java.util.Map;import java.util.Random; /** * 滑块验证工具类 * @author : spirit * @date : Created in 10:57 2019/9/05 */public class VerifyImageUtil {  /** 源文件宽度 */ private static final int ORI_WIDTH = 590; /** 源文件高度 */ private static final int ORI_HEIGHT = 360;  /** 抠图坐标x */ private static int X;  /** 抠图坐标y */ private static int Y;  /** 模板图宽度 */ private static int WIDTH;  /** 模板图高度 */ private static int HEIGHT;  public static int getX() {  return X; }  public static int getY() {  return Y; }  /**  * 根据模板切图  * @param templateFile 模板文件  * @param targetFile 目标文件  * @param templateType 模板文件类型  * @param targetType 目标文件类型  * @return 切图map集合  * @throws Exception 异常  */ public static Map<String, byte[]> pictureTemplatesCut(File templateFile, File targetFile, String templateType, String targetType) throws Exception {  Map<String, byte[]> pictureMap = new HashMap<>(2);  if (StringUtils.isEmpty(templateType) || StringUtils.isEmpty(targetType)) {   throw new RuntimeException("file type is empty");  }  InputStream targetIs = new FileInputStream(targetFile);  // 模板图  BufferedImage imageTemplate = ImageIO.read(templateFile);  WIDTH = imageTemplate.getWidth();  HEIGHT = imageTemplate.getHeight();  // 随机生成抠图坐标  generateCutoutCoordinates();  // 最终图像  BufferedImage newImage = new BufferedImage(WIDTH, HEIGHT, imageTemplate.getType());  Graphics2D graphics = newImage.createGraphics();  graphics.setBackground(Color.white);   int bold = 5;  // 获取感兴趣的目标区域  BufferedImage targetImageNoDeal = getTargetArea(X, Y, WIDTH, HEIGHT, targetIs, targetType);   // 根据模板图片抠图  newImage = dealCutPictureByTemplate(targetImageNoDeal, imageTemplate, newImage);   // 设置“抗锯齿”的属性  graphics.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_ANTIALIASING, RenderingHints.VALUE_ANTIALIAS_ON);  graphics.setStroke(new BasicStroke(bold, BasicStroke.CAP_BUTT, BasicStroke.JOIN_BEVEL));  graphics.drawImage(newImage, 0, 0, null);  graphics.dispose();   //新建流。  ByteArrayOutputStream os = new ByteArrayOutputStream();  //利用ImageIO类提供的write方法，将bi以png图片的数据模式写入流。  ImageIO.write(newImage, "png", os);  byte[] newImages = os.toByteArray();  pictureMap.put("newImage", newImages);   // 源图生成遮罩  BufferedImage oriImage = ImageIO.read(targetFile);  byte[] oriCopyImages = dealOriPictureByTemplate(oriImage, imageTemplate, X, Y);  pictureMap.put("oriCopyImage", oriCopyImages);  System.out.println("X="+X+";y="+Y);  return pictureMap; }  /**  * 抠图后原图生成  * @param oriImage 原始图片  * @param templateImage 模板图片  * @param x 坐标X  * @param y 坐标Y  * @return 添加遮罩层后的原始图片  * @throws Exception 异常  */ private static byte[] dealOriPictureByTemplate(BufferedImage oriImage, BufferedImage templateImage, int x,             int y) throws Exception {  // 源文件备份图像矩阵 支持alpha通道的rgb图像  BufferedImage oriCopyImage = new BufferedImage(oriImage.getWidth(), oriImage.getHeight(), BufferedImage.TYPE_4BYTE_ABGR);  // 源文件图像矩阵  int[][] oriImageData = getData(oriImage);  // 模板图像矩阵  int[][] templateImageData = getData(templateImage);   //copy 源图做不透明处理  for (int i = 0; i < oriImageData.length; i++) {   for (int j = 0; j < oriImageData[0].length; j++) {    int rgb = oriImage.getRGB(i, j);    int r = (0xff & rgb);    int g = (0xff & (rgb >> 8));    int b = (0xff & (rgb >> 16));    //无透明处理    rgb = r + (g << 8) + (b << 16) + (255 << 24);    oriCopyImage.setRGB(i, j, rgb);   }  }   for (int i = 0; i < templateImageData.length; i++) {   for (int j = 0; j < templateImageData[0].length - 5; j++) {    int rgb = templateImage.getRGB(i, j);    //对源文件备份图像(x+i,y+j)坐标点进行透明处理    if (rgb != 16777215 && rgb <= 0) {     int rgb_ori = oriCopyImage.getRGB(x + i, y + j);     int r = (0xff & rgb_ori);     int g = (0xff & (rgb_ori >> 8));     int b = (0xff & (rgb_ori >> 16));     rgb_ori = r + (g << 8) + (b << 16) + (150 << 24);     oriCopyImage.setRGB(x + i, y + j, rgb_ori);    } else {     //do nothing    }   }  }  //新建流  ByteArrayOutputStream os = new ByteArrayOutputStream();  //利用ImageIO类提供的write方法，将bi以png图片的数据模式写入流  ImageIO.write(oriCopyImage, "png", os);  //从流中获取数据数组  return os.toByteArray(); }   /**  * 根据模板图片抠图  * @param oriImage 原始图片  * @param templateImage 模板图片  * @return 扣了图片之后的原始图片  */ private static BufferedImage dealCutPictureByTemplate(BufferedImage oriImage, BufferedImage templateImage,               BufferedImage targetImage) throws Exception {  // 源文件图像矩阵  int[][] oriImageData = getData(oriImage);  // 模板图像矩阵  int[][] templateImageData = getData(templateImage);  // 模板图像宽度   for (int i = 0; i < templateImageData.length; i++) {   // 模板图片高度   for (int j = 0; j < templateImageData[0].length; j++) {    // 如果模板图像当前像素点不是白色 copy源文件信息到目标图片中    int rgb = templateImageData[i][j];    if (rgb != 16777215 && rgb <= 0) {     targetImage.setRGB(i, j, oriImageData[i][j]);    }   }  }  return targetImage; }  /**  * 获取目标区域  * @param x   随机切图坐标x轴位置  * @param y   随机切图坐标y轴位置  * @param targetWidth 切图后目标宽度  * @param targetHeight 切图后目标高度  * @param ois   源文件输入流  * @return 返回目标区域  * @throws Exception 异常  */ private static BufferedImage getTargetArea(int x, int y, int targetWidth, int targetHeight, InputStream ois,            String fileType) throws Exception {  Iterator<ImageReader> imageReaderList = ImageIO.getImageReadersByFormatName(fileType);  ImageReader imageReader = imageReaderList.next();  // 获取图片流  ImageInputStream iis = ImageIO.createImageInputStream(ois);  // 输入源中的图像将只按顺序读取  imageReader.setInput(iis, true);   ImageReadParam param = imageReader.getDefaultReadParam();  Rectangle rec = new Rectangle(x, y, targetWidth, targetHeight);  param.setSourceRegion(rec);  return imageReader.read(0, param); }  /**  * 生成图像矩阵  * @param bufferedImage 图片流  * @return 图像矩阵  */ private static int[][] getData(BufferedImage bufferedImage){  int[][] data = new int[bufferedImage.getWidth()][bufferedImage.getHeight()];  for (int i = 0; i < bufferedImage.getWidth(); i++) {   for (int j = 0; j < bufferedImage.getHeight(); j++) {    data[i][j] = bufferedImage.getRGB(i, j);   }  }  return data; }  /**  * 随机生成抠图坐标  */ private static void generateCutoutCoordinates() {  Random random = new Random();  // ORI_WIDTH：590 ORI_HEIGHT：360  // WIDTH：93 HEIGHT：360  int widthDifference = ORI_WIDTH - WIDTH;  int heightDifference = ORI_HEIGHT - HEIGHT;   if (widthDifference <= 0) {   X = 5;  } else {   X = random.nextInt(ORI_WIDTH - 3*WIDTH) + 2*WIDTH + 5;  }   if (heightDifference <= 0) {   Y = 5;  } else {   Y = random.nextInt(ORI_HEIGHT - HEIGHT) + 5;  }   NumberFormat numberFormat = NumberFormat.getInstance();  numberFormat.setMaximumFractionDigits(2); }}