human
私はマスクされた画像を持っています、白はマスクされた領域、黒は残りです。別の画像でこのエリアを塗装したいです。次に、画像のサンプルとインペン領域の画像との類似性を確認したいと思います。この領域では、白いマスクされた領域に画像が必要な場合のみ、その部分のみを正確にするか、その部分のみをズームインすることができますか？
gpt
白でマスクされた画像の部分のみを抽出するには、マスクされた画像をバイナリマスクとして使用し、要素ごとの乗算を使用して塗装された画像に適用できます。これにより、マスクされた領域の外側のすべてのピクセルがゼロになり、マスク内の画像の塗装された部分のみが残ります。Pythonの例は次のとおりです。

`` python
CV2をインポートします

＃マスクされた画像と塗装された画像をロードします
mask = cv2.imread（ 'masked_image.png'、cv2.imread_grayscale）
inpaint = cv2.imread（ 'inpaint_image.png'）

＃マスクを塗装された画像に適用します
inpaint_masked = cv2.bitwise_and（inpaint、inpaint、mask = mask）

＃塗装された画像のマスク部分のみを表示します
cv2.imshow（ 'inpainted masked'、inpaint_masked）

＃画像のサンプルと塗装された領域の類似性を測定する
＃...
`` `

マスクされた領域をズームインするには、白いマスクの境界ボックスの座標を使用して、Inpaint_Masked画像を単純にトリミングできます。OPENCV関数CV2.FindNonzeroを使用して、マスク内のすべての非ゼロピクセルの座標を取得し、CV2.BoundIngRect関数を使用して、すべての非ゼロポイントを囲む最小長方形の座標を取得できます。これが例です：

`` python
CV2をインポートします

＃マスクされた画像と塗装された画像をロードします
mask = cv2.imread（ 'masked_image.png'、cv2.imread_grayscale）
inpaint = cv2.imread（ 'inpaint_image.png'）

＃マスクを塗装された画像に適用します
inpaint_masked = cv2.bitwise_and（inpaint、inpaint、mask = mask）

＃マスクの境界ボックスを取得します
coords = cv2.findnonzero（マスク）
x、y、w、h = cv2.boundingrect（coords）

＃マスクされた塗装された画像を境界ボックスにトリミングします
inpaint_masked_cropped = inpaint_masked [y：y+h、x：x+w]

＃トリミングされた画像を表示します
cv2.imshow（ 'inpainted masked cropped'、inpaint_masked_cropped）

＃画像のサンプルと塗装された領域の類似性を測定する
＃...
`` `