使用图像常用函数实现将“内蒙古农业大学”文字写入到当前目录下的bg.jpg图像中(添加文字水印)。请补充代码①-⑤空白处内容。 <?php //载入bg.jpg图片 $im = ① ('bg.jpg'); //设置写入字体颜色 $text_color = ② ($im,0,255,0); //设置字体样式 $text_font = 'C:/windows/fonts/simhei.ttf'; //设置要输出的中文字体 $text = '内蒙古农业大学'; //将字体写入到图片中 ③ (im,80,0,150,120,text_color,textfont,text); //定义输出的图像类型 header('content-type:image/jpeg'); //将写入文字后的字体输出到浏览器中 ④ ($im); //销毁图像资源 ⑤ ($im); ?>

时间: 2024-02-15 12:28:39 浏览: 17
<?php //载入bg.jpg图片 $im = imagecreatefromjpeg('bg.jpg'); //① //设置写入字体颜色 $text_color = imagecolorallocate($im, 0, 255, 0); //② //设置字体样式 $text_font = 'C:/windows/fonts/simhei.ttf'; //设置要输出的中文字体 $text = '内蒙古农业大学'; //将字体写入到图片中 imagettftext($im,80,0,150,120,$text_color,$text_font,$text); //③ //定义输出的图像类型 header('content-type:image/jpeg'); //将写入文字后的字体输出到浏览器中 imagejpeg($im); //④ //销毁图像资源 imagedestroy($im); //⑤ ?>
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使用python 利用train_test_split函数划分图像数据集,分别存储在当前目录下

可以使用 scikit-learn 库中的 train_test_split 函数来划分图像数据集。以下是一个示例代码,可以将一个图像文件夹中的所有图像划分为训练集和测试集,并将它们分别存储到当前文件夹目录下的 'train' 和 'test' 文件夹中: ```python import os import random import shutil from sklearn.model_selection import train_test_split # 图像文件夹路径 img_folder = './images' # 获取所有图像文件名 img_files = os.listdir(img_folder) img_files = [os.path.join(img_folder, f) for f in img_files if f.endswith('.jpg')] # 划分训练集和测试集 train_files, test_files = train_test_split(img_files, test_size=0.2, random_state=1) # 创建目标文件夹 os.makedirs('train', exist_ok=True) os.makedirs('test', exist_ok=True) # 复制文件到对应的数据集文件夹 for f in train_files: shutil.copy(f, 'train') for f in test_files: shutil.copy(f, 'test') ``` 上述代码使用 train_test_split 函数将所有图像文件划分为训练集和测试集,然后将它们分别复制到 'train' 和 'test' 文件夹中。如果文件夹已经存在,则直接复制到已有的文件夹中。

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使用imwrite()函数将图像保存到指定路径可以按照以下步骤进行操作: 1. 读取图像,例如: img = imread('image.jpg'); 2. 指定保存路径和文件名,例如: filepath = 'C:\Users\UserName\Desktop\image.jpg'; 3. 使用imwrite()函数将图像保存到指定路径,例如: imwrite(img, filepath); 完整的代码示例: img = imread('image.jpg'); filepath = 'C:\Users\UserName\Desktop\image.jpg'; imwrite(img, filepath);

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