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); ?>

<?php
//载入bg.jpg图片
$im = imagecreatefromjpeg('bg.jpg');
//设置写入字体颜色
$text_color = imagecolorallocate($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
$text = '内蒙古农业大学';
//将字体写入到图片中
imagettftext($im, 80, 0, 150, 120, $text_color, $text_font, $text);
//定义输出的图像类型
header('content-type:image/jpeg');
//将写入文字后的字体输出到浏览器中
imagejpeg($im);
//销毁图像资源
imagedestroy($im);
?>

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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); ?>

<?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
?>

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：

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。