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# Documentation
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- Class name: SegsBitwiseAndMask
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- Category: ImpactPack/Operation
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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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SegsBitwiseAndMask节点的'doit'方法对提供的分割（segs）和掩码进行按位与操作，生成仅包含分割和掩码重叠区域的精炼分割。此操作对于需要精确空间过滤的应用至关重要，例如在医学成像或在图像的特定区域内进行对象检测。
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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。它对于定义将通过按位与操作与掩码结合的初始分割至关重要。'segs'的质量和准确性直接影响节点操作的结果。
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- Comfy dtype: SEGS
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- Python dtype: List[SEG]
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- mask
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- 'mask'参数是一个二进制掩码，将用于过滤'segs'提供的分割。它是一个关键组件，因为它决定了按位与操作后将保留的分割区域。掩码应准确定义以确保所需的过滤效果。
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- Comfy dtype: MASK
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- Python dtype: torch.Tensor
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# Output types
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- result
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- 'result'输出是经过与提供的掩码进行按位与操作过滤后的精炼分割集合。它代表了节点的最终输出，其中仅包含符合掩码标准的分割区域。
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- Comfy dtype: SEGS
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- Python dtype: Tuple[List[SEG], 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 SegsBitwiseAndMask:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'segs': ('SEGS',), 'mask': ('MASK',)}}
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RETURN_TYPES = ('SEGS',)
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FUNCTION = 'doit'
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CATEGORY = 'ImpactPack/Operation'
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def doit(self, segs, mask):
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return (core.segs_bitwise_and_mask(segs, mask),)
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