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Documentation
- Class name:
ImageFilterGaussianBlur - Category:
image/filter - Output node:
False
ImageFilterGaussianBlur节点应用高斯模糊滤镜处理图像,通过使用高斯函数平滑图像噪点和细节。该节点设计用于模拟透过半透明屏幕查看图像的效果来处理图像,有效地减少图像噪点和细节。
Input types
Required
images- 需要处理的图像。这个参数至关重要,因为它指定了要应用高斯模糊效果的目标图像。
- Comfy dtype:
IMAGE - Python dtype:
torch.Tensor
size_x- 指定高斯核的水平尺寸。这会影响水平方向上的模糊程度。
- Comfy dtype:
INT - Python dtype:
int
size_y- 指定高斯核的垂直尺寸。这会影响垂直方向上的模糊程度。
- Comfy dtype:
INT - Python dtype:
int
Output types
image- 应用高斯模糊滤镜后的模糊图像。
- Comfy dtype:
IMAGE - Python dtype:
torch.Tensor
Usage tips
- Infra type:
GPU - Common nodes: unknown
Source code
class ImageFilterGaussianBlur:
def __init__(self):
pass
@classmethod
def INPUT_TYPES(cls):
return {
"required": {
"images": ("IMAGE",),
"size_x": ("INT", {
"default": 10,
"min": 2,
"step": 2
}),
"size_y": ("INT", {
"default": 10,
"min": 2,
"step": 2
}),
},
}
RETURN_TYPES = ("IMAGE",)
FUNCTION = "node"
CATEGORY = "image/filter"
def node(self, images, size_x, size_y):
size_x -= 1
size_y -= 1
return (cv2_layer(images, lambda x: cv2.GaussianBlur(x, (size_x, size_y), size_x, size_y)),)