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# Documentation
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- Class name: RemapImageRange
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- Category: KJNodes/image
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- Output node: False
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RemapImageRange节点旨在将输入图像的像素值范围调整到指定的新范围内，并可选择性地对结果值进行裁剪，以确保它们保持在特定限制内。这一功能对于图像预处理、归一化以及确保与各种图像处理流程的兼容性至关重要。
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# Input types
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## Required
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- image
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- 需要进行重新映射的输入图像。这个参数至关重要，因为它提供了源图像，其像素值将被调整。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: torch.Tensor
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- min
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- 图像像素值新范围的最小值。它影响重新映射过程的下限。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- max
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- 图像像素值新范围的最大值。它设定了重新映射比例的上限。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- clamp
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- 一个布尔标志，表示是否将重新映射后的图像值限制在[0.0, 1.0]范围内，确保它们保持在标准图像值限制内。
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- Comfy dtype: BOOLEAN
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- Python dtype: bool
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# Output types
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- image
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- 输出是像素值被重新映射到指定新范围的图像，可能会被限制在[0.0, 1.0]范围内。
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- Comfy dtype: IMAGE
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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 RemapImageRange:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {"required": {
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"image": ("IMAGE",),
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"min": ("FLOAT", {"default": 0.0,"min": -10.0, "max": 1.0, "step": 0.01}),
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"max": ("FLOAT", {"default": 1.0,"min": 0.0, "max": 10.0, "step": 0.01}),
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"clamp": ("BOOLEAN", {"default": True}),
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},
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}
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RETURN_TYPES = ("IMAGE",)
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FUNCTION = "remap"
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CATEGORY = "KJNodes/image"
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DESCRIPTION = """
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Remaps the image values to the specified range.
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"""
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def remap(self, image, min, max, clamp):
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if image.dtype == torch.float16:
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image = image.to(torch.float32)
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image = min + image * (max - min)
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if clamp:
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image = torch.clamp(image, min=0.0, max=1.0)
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return (image, )
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```
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