java实现滑块验证
很多网站使用滑块验证码提高网站安全性，为了做到真正的验证，必须要走后台服务器。
下面是java实现滑块验证的核心步骤：
1、从服务器随机取一张图片，并对图片上的随机x,y坐标和宽高一块区域抠图；
2、根据步骤一的坐标和宽高，使用二维数组保存原图上抠图区域的像素点坐标；
3、根据步骤二的坐标点，对原图的抠图区域的颜色进行处理。
完成以上步骤之后得到三张图（原图，扣下来的方块图，带有抠图区域阴影的原图），将这三张图和抠图区域的y坐标传到前台，前端在移动方块验证时，将移动后的x坐标传递到后台与原来的x坐标作比较，如果在阈值内则验证通过。
请求验证的步骤：前台向后台发起请求，后台随机一张图片做处理将处理完的三张图片的base64，抠图y坐标和token返回给前台。
前台滑动图片将x坐标和token作为参数请求后台验证，服务器根据token取出x坐标与参数的x进行比较。
以上就是一个简单的滑块验证的大体思路，下面是代码：
一、抠图方块裁剪，得到一个用来滑动的小方块
/**
* 对图片裁剪，并把裁剪后的图片返回 。
*/
private BufferedImage getMarkImage(BufferedImage image,int x,int y,int length,int width)throws IOException {
InputStream is = null ;
ImageInputStream iis = null ;
try {
ByteArrayOutputStream os = new ByteArrayOutputStream();
ImageIO.write(image, "png", os);
is = new ByteArrayInputStream(os.toByteArray());
/*
* 返回包含所有当前已注册 ImageReader 的 Iterator，这些 ImageReader
* 声称能够解码指定格式。 参数：formatName - 包含非正式格式名称 .
*（例如 "jpeg" 或 "tiff"）等 。
*/
Iterator it= ImageIO.getImageReadersByFormatName("png");
ImageReader reader = it.next();
// 获取图片流
iis = ImageIO.createImageInputStream(is);
/*
* iis:读取源.true:只向前搜索
.将它标记为 ‘只向前搜索'。
* 此设置意味着包含在输入源中的图像将只按顺序读取，可能允许 reader
* 避免缓存包含与以前已经读取的图像关联的数据的那些输入部分。
*/
reader.setInput(iis, true ) ;
/*
* 描述如何对流进行解码的类
.用于指定如何在输入时从 Java Image I/O
* 框架的上下文中的流转换一幅图像或一组图像。用于特定图像格式的插件
* 将从其 ImageReader 实现的 getDefaultReadParam 方法中返回
* ImageReadParam 的实例。
*/
ImageReadParam param = reader.getDefaultReadParam();
/*
* 图片裁剪区域。Rectangle 指定了坐标空间中的一个区域，通过 Rectangle 对象
* 的左上顶点的坐标（x，y）、宽度和高度可以定义这个区域。
*/
Rectangle rect = new Rectangle(x, y, length, width);
// 提供一个 BufferedImage，将其用作解码像素数据的目标。
param.setSourceRegion(rect);
/*
* 使用所提供的 ImageReadParam 读取通过索引 imageIndex 指定的对象，并将
* 它作为一个完整的 BufferedImage 返回。
*/
BufferedImage bi=reader.read(0,param);
return bi;
} finally {
if (is != null )
is.close() ;
if (iis != null )
iis.close();
}
}
二、获取扣图区域坐标，原理是用二维数组表示原图的所有像素坐标，通过抠图坐标和长宽确定抠图区域坐标，并将抠图区域坐标的值赋值为1，其他区域0.
/**
*
* @param targetLength 原图的长度
* @param targetWidth 原图的宽度
* @param x 裁剪区域的x坐标
* @param y 裁剪区域的y坐标
* @param length 抠图的长度
* @param width 抠图的宽度
* @return
*/
private int [][] getCutAreaData(int targetLength,int targetWidth,int x,int y ,int length,int width){
int[][] data = new int[targetLength][targetWidth];
for (int i=0;i=x&&jy){
data[i][j]=1;
}else {
data[i][j]=0;
}
}
}
return data;
} 三、经过以上两个步骤，我们已经获取到原图和扣下来的方块图了，下面通过二维数组坐标给原图的抠图区域做色彩处理，就可以得到带有阴影的原图。
public static void cutByTemplate(BufferedImage oriImage,int[][] templateImage){
for (int i = 0; i < oriImage.getWidth(); i++) {
for (int j = 0; j < oriImage.getHeight(); j++) {
int rgb = templateImage[i][j];
// 原图中对应位置变色处理
int rgb_ori = oriImage.getRGB(i, j);
if (rgb == 1) {
//颜色处理
int r = (0xff & rgb_ori);
int g = (0xff & (rgb_ori >> 8));
int b = (0xff & (rgb_ori >> 16));
int Gray = (r*2 + g*5 + b*1) >> 3;
//原图对应位置颜色变化
oriImage.setRGB( i, j, Gray);
}
}
}
}四、base64字符串和图片互转
private String imageToBase64(BufferedImage image) throws Exception{
byte[] imagedata = null;
ByteArrayOutputStream bao=new ByteArrayOutputStream();
ImageIO.write(image,"png",bao);
imagedata=bao.toByteArray();
BASE64Encoder encoder = new BASE64Encoder();
String BASE64IMAGE=encoder.encodeBuffer(imagedata).trim();
BASE64IMAGE = BASE64IMAGE.replaceAll("\n", "").replaceAll("\r", "");//删除 \r\n
return BASE64IMAGE;
}
private BufferedImage base64StringToImage(String base64String) {
try {
BASE64Decoder decoder=new BASE64Decoder();
byte[] bytes1 = decoder.decodeBuffer(base64String);
ByteArrayInputStream bais = new ByteArrayInputStream(bytes1);
return ImageIO.read(bais);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}