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# Documentation
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- Class name: DilateMask
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- Category: ImpactPack/Util
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack.git
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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。
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# Input types
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## Required
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- mask
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- ‘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。
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- Comfy dtype: MASK
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- Python dtype: torch.Tensor
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## Optional
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- dilation
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- ‘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。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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# Output types
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- dilated_mask
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- ‘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。
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- Comfy dtype: MASK
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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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class DilateMask:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'mask': ('MASK',), 'dilation': ('INT', {'default': 10, 'min': -512, 'max': 512, 'step': 1})}}
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RETURN_TYPES = ('MASK',)
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FUNCTION = 'doit'
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CATEGORY = 'ImpactPack/Util'
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def doit(self, mask, dilation):
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mask = core.dilate_mask(mask.numpy(), dilation)
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mask = torch.from_numpy(mask)
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mask = utils.make_3d_mask(mask)
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return (mask,)
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