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=" 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~