To extract only the white masked area from your masked image and zoom in on it, you can follow these steps:

1. Load your masked image and the image you want to use for inpainting.

2. Use a bitwise AND operation between the mask and the original image to extract the white masked area:

```python
import cv2

# Load images
masked_image = cv2.imread("masked_image.jpg")
inpaint_image = cv2.imread("inpaint_image.jpg")

# Create mask
mask = cv2.cvtColor(masked_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
mask = cv2.threshold(mask, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

# Extract white masked area
masked_area = cv2.bitwise_and(masked_image, masked_image, mask=mask)
```

3. Use OpenCV's resize function to zoom in on the masked area:

```python
zoomed_area = cv2.resize(masked_area, (0,0), fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
```


4.  Use a similarity metric such as mean squared error (MSE) or structural similarity (SSIM) to compare the zoomed masked area with the inpainted image:

```python
# Calculate similarity between zoomed masked area and inpainted image
similarity = cv2.matchTemplate(zoomed_area, inpaint_image, cv2.TM_CCORR_NORMED)
```

The resulting similarity value will give you a measure of how similar the inpainted image is to the white masked area in the original image.
หากต้องการแยกเฉพาะพื้นที่ที่มาสก์สีขาวออกจากรูปภาพที่มาสก์แล้วซูมเข้า คุณสามารถทำตามขั้นตอนเหล่านี้: 1. โหลดรูปภาพที่มาสก์และรูปภาพที่คุณต้องการใช้สำหรับการวาดภาพ 2. ใช้การดำเนินการ AND ระดับบิตระหว่างมาสก์และรูปภาพต้นฉบับเพื่อแยกพื้นที่ที่มาสก์สีขาว: ```python import cv2 # โหลดรูปภาพ masked_image = cv2.imread("masked_image.jpg") inpaint_image = cv2.imread("inpaint_image .jpg") # สร้างมาสก์ mask = cv2.cvtColor(masked_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) mask = cv2.threshold(mask, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] # แยกพื้นที่มาส์กสีขาว masked_area = cv2.bitwise_and(masked_image , masked_image, mask=mask) ``` 3. ใช้ฟังก์ชันปรับขนาดของ OpenCV เพื่อซูมเข้าในพื้นที่ที่มาสก์: ```python Zoomed_area = cv2.resize(masked_area, (0,0), fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) ``` 4. ใช้ตัวชี้วัดความคล้ายคลึง เช่น Mean Squared Error (MSE) หรือความคล้ายคลึงกันของโครงสร้าง (SSIM) เพื่อเปรียบเทียบพื้นที่ที่ซูมที่มาสก์กับภาพที่ทาสี: ```python # คำนวณความคล้ายคลึงกันระหว่างที่ซูมที่มาสก์ ความคล้ายคลึงกันของพื้นที่และรูปภาพที่ถูกทาสี = cv2.matchTemplate(zoomed_area, inpaint_image, cv2.TM_CCORR_NORMED) ``` ค่าความคล้ายคลึงกันที่ได้จะทำให้คุณวัดได้ว่ารูปภาพที่ถูกทาสีนั้นมีความคล้ายคลึงกับพื้นที่ที่มาสก์สีขาวในภาพต้นฉบับมากน้อยเพียงใด
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence