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# Documentation
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- Class name: CreateRectMask
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- Category: Masquerade Nodes
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/BadCafeCode/masquerade-nodes-comfyui
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CreateRectMask 节点旨在根据指定的参数生成矩形掩码。它计算掩码角落的坐标，考虑到测量模式（百分比或像素）、矩形的原点以及提供的尺寸。该节点非常灵活，允许自定义掩码相对于应用图像的位置和大小。它还提供了一个选项来复制图像大小，以实现动态掩码创建。
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# Input types
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## Required
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- mode
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- mode 参数确定掩码尺寸的测量单位。它可以是 'percent' 表示基于百分比的坐标，或者是 'pixels' 表示绝对像素值。
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- Comfy dtype: str
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- Python dtype: str
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- origin
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- origin 参数决定了计算掩码位置的参考点。它可以是 'topleft'、'bottomleft'、'topleft' 或 'bottomright' 中的一个。
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- Comfy dtype: str
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- Python dtype: str
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- x
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- x 参数指定掩码起始点的水平位置。它与模式和原点一起使用，以确定掩码的位置。
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- Comfy dtype: float
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- Python dtype: float
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- y
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- y 参数指定掩码起始点的垂直位置。它与 x 参数和其他设置一起工作，以建立掩码的坐标。
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- Comfy dtype: float
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- Python dtype: float
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- width
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- width 参数设置掩码的宽度。这是一个关键的尺寸，与高度一起定义了掩码的形状和覆盖区域。
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- Comfy dtype: float
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- Python dtype: float
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- height
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- height 参数设置掩码的垂直范围。它在确定掩码的总体大小和它所包含的区域方面至关重要。
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- Comfy dtype: float
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- Python dtype: float
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- image_width
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- image_width 参数定义了将应用掩码的图像的宽度。如果模式设置为 'percent'，它对于确保掩码尺寸正确缩放非常重要。
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- Comfy dtype: int
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- Python dtype: int
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- image_height
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- image_height 参数定义了图像的高度。它与 image_width 类似，在根据图像大小缩放掩码尺寸方面起着类似的作用。
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- Comfy dtype: int
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- Python dtype: int
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## Optional
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- copy_image_size
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- 可选的 copy_image_size 参数允许掩码采用所提供图像的尺寸。这对于创建基于所应用图像的动态尺寸的掩码非常有用。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: PIL.Image or torch.Tensor
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# Output types
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- mask
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- 输出掩码是一个二进制图像，表示由输入参数定义的矩形区域。它是各种图像处理任务（如对象分割或掩码）的关键组件。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: torch.Tensor
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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```
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class CreateRectMask:
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"""
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Creates a rectangle mask. If copy_image_size is provided, the image_width and image_height parameters are ignored and the size of the given images will be used instead.
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"""
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def __init__(self):
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pass
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(cls):
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return {'required': {'mode': (['percent', 'pixels'],), 'origin': (['topleft', 'bottomleft', 'topright', 'bottomright'],), 'x': ('FLOAT', {'default': 0, 'min': 0, 'max': VERY_BIG_SIZE, 'step': 1}), 'y': ('FLOAT', {'default': 0, 'min': 0, 'max': VERY_BIG_SIZE, 'step': 1}), 'width': ('FLOAT', {'default': 50, 'min': 0, 'max': VERY_BIG_SIZE, 'step': 1}), 'height': ('FLOAT', {'default': 50, 'min': 0, 'max': VERY_BIG_SIZE, 'step': 1}), 'image_width': ('INT', {'default': 512, 'min': 64, 'max': VERY_BIG_SIZE, 'step': 64}), 'image_height': ('INT', {'default': 512, 'min': 64, 'max': VERY_BIG_SIZE, 'step': 64})}, 'optional': {'copy_image_size': ('IMAGE',)}}
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RETURN_TYPES = ('IMAGE',)
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FUNCTION = 'create_mask'
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CATEGORY = 'Masquerade Nodes'
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def create_mask(self, mode, origin, x, y, width, height, image_width, image_height, copy_image_size=None):
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min_x = x
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min_y = y
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max_x = min_x + width
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max_y = min_y + height
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if copy_image_size is not None:
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size = copy_image_size.size()
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image_width = size[2]
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image_height = size[1]
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if mode == 'percent':
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min_x = min_x / 100.0 * image_width
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max_x = max_x / 100.0 * image_width
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min_y = min_y / 100.0 * image_height
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max_y = max_y / 100.0 * image_height
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if origin == 'bottomleft' or origin == 'bottomright':
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(min_y, max_y) = (image_height - max_y, image_height - min_y)
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if origin == 'topright' or origin == 'bottomright':
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(min_x, max_x) = (image_width - max_x, image_width - min_x)
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mask = torch.zeros((image_height, image_width))
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mask[int(min_y):int(max_y) + 1, int(min_x):int(max_x) + 1] = 1
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return (mask.unsqueeze(0),)
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``` |