44 lines
1.5 KiB
Markdown
44 lines
1.5 KiB
Markdown
# Documentation
|
|
- Class name: SEGSToMaskList
|
|
- Category: ImpactPack/Util
|
|
- Output node: False
|
|
- Repo Ref: https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack.git
|
|
|
|
SEGSToMaskList节点旨在将分割对象转换为掩码列表。它作为ImpactPack/Util类别中的一个工具，帮助将分割数据转换为更易于用于可视化或进一步分析的格式。
|
|
|
|
# Input types
|
|
## Required
|
|
- segs
|
|
- 参数'segs'对于节点的操作至关重要，因为它提供了需要转换为掩码的分割数据。此参数的重要性在于其作为主要输入的角色，决定了节点的输出。
|
|
- Comfy dtype: SEGS
|
|
- Python dtype: List[core.SEG]
|
|
|
|
# Output types
|
|
- masks
|
|
- 输出'masks'是来自输入分割数据的掩码列表。每个掩码代表一个不同的段，这个输出很重要，因为它使得对分割区域进行进一步处理或分析成为可能。
|
|
- Comfy dtype: MASK
|
|
- Python dtype: List[torch.Tensor]
|
|
|
|
# Usage tips
|
|
- Infra type: CPU
|
|
|
|
# Source code
|
|
```
|
|
class SEGSToMaskList:
|
|
|
|
@classmethod
|
|
def INPUT_TYPES(s):
|
|
return {'required': {'segs': ('SEGS',)}}
|
|
RETURN_TYPES = ('MASK',)
|
|
OUTPUT_IS_LIST = (True,)
|
|
FUNCTION = 'doit'
|
|
CATEGORY = 'ImpactPack/Util'
|
|
|
|
def doit(self, segs):
|
|
masks = core.segs_to_masklist(segs)
|
|
if len(masks) == 0:
|
|
empty_mask = torch.zeros(segs[0], dtype=torch.float32, device='cpu')
|
|
masks = [empty_mask]
|
|
masks = [utils.make_3d_mask(mask) for mask in masks]
|
|
return (masks,)
|
|
``` |