Files
CavinHuang-comfyui-nodes-docs/docs/ImpactDilateMask.md
2024-05-26 20:35:16 +08:00

1.7 KiB
Raw Permalink Blame History

Documentation

DilateMask节点旨在对二进制掩码执行形态学膨胀,扩展掩码前景对象的边界。它特别适用于通过增加分段区域的大小来细化分割掩码,这对于对象检测和分割细化等任务非常有益。

Input types

Required

  • mask
    • ‘mask’参数是一个二进制掩码,定义了图像内的兴趣区域。它对于膨胀过程至关重要,因为它决定了哪些区域将被扩展。膨胀结果的质量在很大程度上取决于输入掩码的准确性。
    • Comfy dtype: MASK
    • Python dtype: torch.Tensor

Optional

  • dilation
    • ‘dilation’参数指定要应用于掩码的膨胀量。正值会导致掩码边缘扩展,而负值会导致它们收缩。这个参数对于控制膨胀效果的范围至关重要。
    • Comfy dtype: INT
    • Python dtype: int

Output types

  • dilated_mask
    • ‘dilated_mask’输出是将膨胀操作应用于输入掩码的结果。它是一个二进制掩码,其中前景对象已根据指定的膨胀因子进行了扩展。
    • Comfy dtype: MASK
    • Python dtype: torch.Tensor

Usage tips

  • Infra type: CPU

Source code

class DilateMask:

    @classmethod
    def INPUT_TYPES(s):
        return {'required': {'mask': ('MASK',), 'dilation': ('INT', {'default': 10, 'min': -512, 'max': 512, 'step': 1})}}
    RETURN_TYPES = ('MASK',)
    FUNCTION = 'doit'
    CATEGORY = 'ImpactPack/Util'

    def doit(self, mask, dilation):
        mask = core.dilate_mask(mask.numpy(), dilation)
        mask = torch.from_numpy(mask)
        mask = utils.make_3d_mask(mask)
        return (mask,)