滑块验证码破解----Java使用opencv后端破解滑块验证

本文主要是介绍滑块验证码破解----Java使用opencv后端破解滑块验证，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

使用技术:Java  + SpringBoot+openCV

在windows上首先需要下载opencv进行安装,先去官网:Releases - OpenCV 下载这个windows版本的安装包

下载后直接安装解压就行,然后需要,然后找到安装位置里的这个文件: 

你下载的是什么版本的,这里的数字就是多少,比如我下载4.5.3版本那么这里就是453,下载4.9.0这里就显示490

 这个文件是外部库,在使用opencv的时候需要用到这个文件

代码:

图片工具类:

import cn.hutool.core.io.IoUtil;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.springframework.stereotype.Component;import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStream;
import java.util.Base64;
import java.util.UUID;/*** 图片工具** @author Jerry* @date 2024/04/17*/
@Component
public class PictureUtil {/*** opencv库的dll路径    todo 需要改成自己的*/public static final String dllPath = "J:/opencv/opencv/build/java/x64/opencv_java453.dll";/*** 保存临时文件的路径*/public static final String savePath = "D:/pngtemp";/*** png文件后缀*/public static final String pngFileSuffix = ".png";static {//加载System.load(dllPath);}/*** 通过opencv库获取验证码需要移动的距离  获取横坐标** @param bUrlBase64 b 大图片的base64* @param sUrlBase64 s 小图片的base64* @return double*/public static double getDistanceByBase64ByOpenCv(String bUrlBase64, String sUrlBase64) {// 读取背景图String bFilePath = base64ToPNG(bUrlBase64);Mat background = Imgcodecs.imread(bFilePath);// 读取滑块图String sFilePath = base64ToPNG(sUrlBase64);Mat slider = Imgcodecs.imread(sFilePath);// 使用模板匹配来找到滑块在背景图中的位置Mat result = new Mat();Imgproc.matchTemplate(background, slider, result, Imgproc.TM_CCOEFF_NORMED);Core.MinMaxLocResult mmr = Core.minMaxLoc(result);Point matchLoc = mmr.maxLoc;//删除临时文件deleteFile(bFilePath, sFilePath);return matchLoc.x;}/*** 删除文件** @param bFilePath b文件路径*/public static void deleteFile(String... bFilePath) {for (String path : bFilePath) {try {new File(path).delete();} catch (Exception ignored) {}}}/*** 将base64转为图片** @param base64String base64字符串*/public static String base64ToPNG(String base64String) {//文件名String outputFileName = savePath + "/" + UUID.randomUUID().toString() + pngFileSuffix;ByteArrayInputStream bis = null;OutputStream os = null;try {// 解码base64数据byte[] decodedBytes = Base64.getDecoder().decode(base64String);// 将解码后的数据转换为图像bis = new ByteArrayInputStream(decodedBytes);BufferedImage image = ImageIO.read(bis);// 将图像保存为PNG文件os = new FileOutputStream(outputFileName);ImageIO.write(image, "png", os);bis.close();os.close();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {//关闭流IoUtil.close(bis);IoUtil.close(os);}return outputFileName;}/*** 只删开头** @param str str* @return {@link String}*/public static String substringBase64OnlyBegin(String str) {return str.substring(str.indexOf(",") + 1);}public static int findSliderPosition(String bUrlBase64, String sUrlBase64) {BufferedImage background = base64ToBufferedImage(bUrlBase64);BufferedImage slider = base64ToBufferedImage(sUrlBase64);;double minDiff = Double.MAX_VALUE;int sliderXCoordinate = 0;for (int x = 0; x < background.getWidth() - slider.getWidth(); x++) {double diff = 0;for (int i = 0; i < slider.getWidth(); i++) {for (int j = 0; j < slider.getHeight(); j++) {int rgb1 = background.getRGB(x + i, j);int rgb2 = slider.getRGB(i, j);int r1 = (rgb1 >> 16) & 0xFF;int g1 = (rgb1 >> 8) & 0xFF;int b1 = (rgb1 & 0xFF);int r2 = (rgb2 >> 16) & 0xFF;int g2 = (rgb2 >> 8) & 0xFF;int b2 = (rgb2 & 0xFF);diff += Math.pow(r1 - r2, 2) + Math.pow(g1 - g2, 2) + Math.pow(b1 - b2, 2);}}diff /= (slider.getWidth() * slider.getHeight());if (diff < minDiff) {minDiff = diff;sliderXCoordinate = x;}}return sliderXCoordinate;}/*** base64到缓冲图像** @param base64str base64str* @return {@link BufferedImage}*/private static BufferedImage base64ToBufferedImage(String base64str) {try {byte[] imageBytes = Base64.getDecoder().decode(base64str);ByteArrayInputStream bis = new ByteArrayInputStream(imageBytes);// 读取为BufferedImagereturn ImageIO.read(bis);} catch (Exception e) {System.out.println("转换失败");}return null;}
}

测试方法:

    /*** 测试方法* @param args*/public static void main(String[] args) {//大图片的base64String bigbase64 = null;//小图片的base64String smallbase64 = null;//返回得到的是X轴的距离(我的项目只需要X轴距离)   但是实际上在getDistanceByBase64ByOpenCv这个方法中，已经得到了X轴和Y轴的距离double XDistance = PictureUtil.getDistanceByBase64ByOpenCv(bigbase64, smallbase64);}

 pom依赖:

        <dependency><groupId>org.openpnp</groupId><artifactId>opencv</artifactId><version>4.5.3</version></dependency>

 这里的pom依赖需要根据你下载的opencv版本进行调整

这个滑块识别的方法比网上的方法好用多了,识别正确率很高,3次之内必正确

如果提示缺jar包,那就需要去这里找对应的jar包引入到项目中:

具体引入方法:

按顺序操作即可引入.

如果还有任何不懂,可在评论区或者私信问我,欢迎各位一起探讨

这篇关于滑块验证码破解----Java使用opencv后端破解滑块验证的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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