画像のマスクされた領域を別の画像で描いてから、画像の例と塗装された領域の画像の類似性を測定するには、次の手順に従うことができます。

1.マスクされたエリアを塗りつぶす：

Adobe PhotoshopやGimpなどの画像編集ツールを使用することも、Python for PythonのOpenCVなどのプログラミングライブラリを使用できます。OpenCVを使用した例は次のとおりです。

`` python
CV2をインポートします
npとしてnumpyをインポートします

＃マスクされた画像と別の画像をロードします
masked_img = cv2.imread（ 'masked_image.png'、cv2.imread_color）
different_img = cv2.imread（ 'differy_image.png'、cv2.imread_color）

＃マスクされた画像からマスクを作成します（白はマスクされた領域です）
mask = cv2.inrange（masked_img、（255、255、255）、（255、255、255））

＃異なる画像でマスクされた領域を塗りつぶします
inpaint_result = cv2.inpaint（masked_img、mask、3、cv2.inpaint_telea）
`` `

2.塗装された領域のみを抽出します。

`` python
＃元のマスクからブールマスクを作成します
bool_mask = mask.astype（np.bool）

＃塗装された画像のコピーを作成します
inpainted_area = inpaint_result.copy（）

＃ブールマスクを塗装された画像に塗ります
inpainted_area [〜bool_mask] = 0
`` `

3.塗装された領域の画像と画像の類似性を測定します。

構造類似性インデックス（SSIM）または平均四角誤差（MSE）を使用して、2つの画像間の類似性を測定できます。Scikit-ImageライブラリのSSIMを使用した例を次に示します。

`` python
Scimage.metrics Import structural_similarityとしてSSIMから

＃画像をロードします
emple_img = cv2.imread（ 'emple_image.png'、cv2.imread_color）

＃塗装された領域とサンプル画像が同じ寸法を持っていることを確認してください
emple_img = cv2.resize（example_img、（inpainted_area.shape [1]、inpainted_area.shape [0]））

＃サンプル画像と塗装された領域の間にSSIMを計算する
類似性= ssim（example_img、inpainted_area、multichannel = true）

印刷（ "類似性："、類似性） '
`` `
To inpaint the masked area of an image with a different image and then measure the similarity between the example image and the image in the inpainted area, you can follow these steps:

1. Inpaint the masked area:

You can use an image editing tool such as Adobe Photoshop or GIMP, or you can use a programming library like OpenCV for Python. Here's an example using OpenCV:

```python
import cv2
import numpy as np

# Load the masked image and the different image
masked_img = cv2.imread('masked_image.png', cv2.IMREAD_COLOR)
different_img = cv2.imread('different_image.png', cv2.IMREAD_COLOR)

# Create the mask from the masked image (white is the masked area)
mask = cv2.inRange(masked_img, (255, 255, 255), (255, 255, 255))

# Inpaint the masked area with the different image
inpaint_result = cv2.inpaint(masked_img, mask, 3, cv2.INPAINT_TELEA)
```

2. Extract only the inpainted area:

```python
# Create a boolean mask from the original mask
bool_mask = mask.astype(np.bool)

# Create a copy of the inpainted image
inpainted_area = inpaint_result.copy()

# Apply the boolean mask to the inpainted image
inpainted_area[~bool_mask] = 0
```

3. Measure the similarity between the example image and the image in the inpainted area:

You can use the structural similarity index (SSIM) or mean squared error (MSE) to measure the similarity between two images. Here's an example using the SSIM from the scikit-image library:

```python
from skimage.metrics import structural_similarity as ssim

# Load the example image
example_img = cv2.imread('example_image.png', cv2.IMREAD_COLOR)

# Ensure the inpainted area and example image have the same dimensions
example_img = cv2.resize(example_img, (inpainted_area.shape[1], inpainted_area.shape[0]))

# Compute the SSIM between the example image and the inpainted area
similarity = ssim(example_img, inpainted_area, multichannel=True)

print("Similarity:", similarity)'
```