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# Documentation
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- Class name: AutoContrast
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- Category: image/postprocessing
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/Jordach/comfy-plasma.git
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该节点通过拉伸图像的强度值范围来增强图像的对比度，使其跨越一个期望的范围，提高了图像的视觉吸引力和清晰度，同时不会改变其基本特征。
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# Input types
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## Required
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- IMAGE
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- 输入图像，其对比度将由节点进行调整，作为增强过程的基础。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: PIL.Image
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## Optional
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- cutoff
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- 该参数控制应用于图像的对比度增强程度，较高的值会导致对比度变化更加明显。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- min_value
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- 该参数设置图像中不受对比度调整影响的最小值，保留了阴影部分的细节。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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# Output types
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- IMAGE
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- 输出是对比度提高的图像，适合进一步处理或显示。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: PIL.Image
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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class AutoContrast:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'IMAGE': ('IMAGE',), 'cutoff': ('FLOAT', {'default': 2, 'min': 0, 'max': 100, 'step': 0.01}), 'min_value': ('INT', {'default': -1, 'min': -1, 'max': 255, 'step': 1})}}
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RETURN_TYPES = ('IMAGE',)
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FUNCTION = 'process_image'
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CATEGORY = 'image/postprocessing'
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def process_image(self, IMAGE, cutoff, min_value):
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cimg = conv_tensor_pil(IMAGE)
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if min_value >= 0:
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return conv_pil_tensor(ImageOps.autocontrast(cimg, cutoff=cutoff, ignore=min_value))
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else:
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return conv_pil_tensor(ImageOps.autocontrast(cimg, cutoff=cutoff))
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