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# Documentation
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- Class name: DilateMaskInSEGS
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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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DilateMaskInSEGS 节点旨在对分割掩码执行形态学膨胀操作。它通过扩展分割区域的边界来增强分割效果。当分割区域的边界定义不明确或需要更稳健的表示时，此过程特别有用。
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# Input types
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## Required
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- segs
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- ‘segs’参数是节点将要处理的分割对象集合。它对节点的操作至关重要，因为它定义了将应用膨胀操作的输入数据。分割的质量和准确性直接影响膨胀过程的结果。
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- Comfy dtype: SEGS
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- Python dtype: List[SEG]
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- dilation
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- ‘dilation’参数指定要应用于分割掩码的膨胀量。它是确定边界扩展程度的关键因素。较大的值会导致更显著的扩展，这对于某些应用可能是有益的，但如果过度使用也可能引入不准确之处。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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# Output types
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- new_segs
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- ‘new_segs’输出包含应用膨胀后修改的分割对象。这些对象现在具有扩展的边界，可以用于工作流程后续步骤的进一步分析或处理。
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- Comfy dtype: SEGS
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- Python dtype: List[SEG]
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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class DilateMaskInSEGS:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'segs': ('SEGS',), 'dilation': ('INT', {'default': 10, 'min': -512, 'max': 512, 'step': 1})}}
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RETURN_TYPES = ('SEGS',)
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FUNCTION = 'doit'
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CATEGORY = 'ImpactPack/Util'
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def doit(self, segs, dilation):
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new_segs = []
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for seg in segs[1]:
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mask = core.dilate_mask(seg.cropped_mask, dilation)
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seg = SEG(seg.cropped_image, mask, seg.confidence, seg.crop_region, seg.bbox, seg.label, seg.control_net_wrapper)
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new_segs.append(seg)
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return ((segs[0], new_segs),)
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