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Documentation
- Class name: ImageFilterBlur
- Category: image/filter
- Output node: False
- Repo Ref: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
ImageFilterBlur节点通过指定的水平和垂直尺寸为图像应用简单的模糊效果。该节点旨在软化图像,通过平均定义的核心大小内的像素来减少细节和噪音。这种模糊处理可以用于多种目的,如减少图像噪声、创造柔和效果或为进一步的图像处理做准备。
Input types
Required
- images
- 需要进行模糊处理的输入图像。这个参数对于定义将要应用模糊效果的源图像至关重要。它直接影响模糊操作的结果和效果。
- Comfy dtype: IMAGE
- Python dtype: torch.Tensor
- size_x
- 指定模糊核心的水平尺寸。这个尺寸决定了水平方向上模糊的程度。较大的值会产生更强的水平模糊效果。
- Comfy dtype: INT
- Python dtype: int
- size_y
- 指定模糊核心的垂直尺寸。这个尺寸决定了垂直方向上模糊的程度。较大的值会产生更强的垂直模糊效果。
- Comfy dtype: INT
- Python dtype: int
Output types
- image
- 应用模糊效果后的输出图像。这展示了对输入图像进行模糊处理的结果。输出的图像将保持原始图像的尺寸,但细节会根据指定的模糊参数被软化。
- Comfy dtype: IMAGE
- Python dtype: torch.Tensor
Usage tips
- Infra type:
GPU - Common nodes: unknown
Source code
class ImageFilterBlur:
def __init__(self):
pass
@classmethod
def INPUT_TYPES(cls):
return {
"required": {
"images": ("IMAGE",),
"size_x": ("INT", {
"default": 10,
"min": 1,
}),
"size_y": ("INT", {
"default": 10,
"min": 1,
}),
},
}
RETURN_TYPES = ("IMAGE",)
FUNCTION = "node"
CATEGORY = "image/filter"
def node(self, images, size_x, size_y):
return (cv2_layer(images, lambda x: cv2.blur(x, (size_x, size_y))),)