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# Documentation
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- Class name: LoadImage __Inspire
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- Category: InspirePack/image
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- Output node: False
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LoadImage节点是Inspire包中的一个组件，旨在加载和预处理图像，以便在图像处理工作流程中进一步使用。它负责从指定目录加载图像，应用必要的转换（如解码、方向校正和归一化），并可选择性地为具有透明度的图像生成蒙版。
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# Input types
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## Required
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- image
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- 指定要加载的图像文件。这个输入对于确定哪个图像被处理和加载到工作流程中至关重要。
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- Comfy dtype: COMBO[STRING]
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- Python dtype: str
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- image_data
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- 以base64编码的字符串格式提供图像数据。这些数据被解码和处理以生成图像及其蒙版（如果适用）。它作为图像加载的另一种输入方法。
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- Comfy dtype: STRING
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- Python dtype: str
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# Output types
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- image
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- 处理后的图像，可用于后续的图像处理任务。它以归一化张量的形式返回，反映了应用的预处理步骤。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: torch.Tensor
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- mask
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- 可选输出，为图像提供蒙版，对于具有透明度的图像特别有用。它指示了在进一步处理步骤中感兴趣或需要排除的区域。
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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: `GPU`
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- Common nodes: unknown
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## Source code
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```python
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class LoadImageInspire:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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input_dir = folder_paths.get_input_directory()
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files = [f for f in os.listdir(input_dir) if os.path.isfile(os.path.join(input_dir, f))]
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return {"required": {
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"image": (sorted(files) + ["#DATA"], {"image_upload": True}),
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"image_data": ("STRING", {"multiline": False}),
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}
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}
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CATEGORY = "InspirePack/image"
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RETURN_TYPES = ("IMAGE", "MASK")
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FUNCTION = "load_image"
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def load_image(self, image, image_data):
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image_data = base64.b64decode(image_data.split(",")[1])
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i = Image.open(BytesIO(image_data))
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i = ImageOps.exif_transpose(i)
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image = i.convert("RGB")
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image = np.array(image).astype(np.float32) / 255.0
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image = torch.from_numpy(image)[None,]
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if 'A' in i.getbands():
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mask = np.array(i.getchannel('A')).astype(np.float32) / 255.0
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mask = 1. - torch.from_numpy(mask)
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else:
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mask = torch.zeros((64, 64), dtype=torch.float32, device="cpu")
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return (image, mask.unsqueeze(0))
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```
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