44 lines
1.9 KiB
Markdown
44 lines
1.9 KiB
Markdown
# Documentation
|
|
- Class name: ToBinaryMask
|
|
- Category: ImpactPack/Operation
|
|
- Output node: False
|
|
- Repo Ref: https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack.git
|
|
|
|
ToBinaryMask节点旨在通过将输入掩码转换为二进制格式来处理输入掩码。它通过将阈值应用于掩码值来实现这一点，从而将每个像素分类为背景或前景。此操作对于需要在图像中清晰区分不同区域的任务至关重要，例如在图像分割或目标检测中。
|
|
|
|
# Input types
|
|
## Required
|
|
- mask
|
|
- 掩码参数是ToBinaryMask节点的关键输入。它代表了将从中派生二进制掩码的初始掩码。这个掩码的质量和准确性直接影响节点的输出，决定了分割或目标检测任务的精度。
|
|
- Comfy dtype: MASK
|
|
- Python dtype: torch.Tensor
|
|
## Optional
|
|
- threshold
|
|
- 阈值参数是一个可选输入，用于确定将掩码值转换为二进制格式的截止点。它在节点的操作中起着重要作用，通过控制二进制分类的敏感性来影响结果。较高的阈值会导致更保守的转换，而较低的阈值则会导致更激进的转换。
|
|
- Comfy dtype: INT
|
|
- Python dtype: int
|
|
|
|
# Output types
|
|
- binary_mask
|
|
- 二进制掩码输出是ToBinaryMask节点操作的结果。它是输入掩码的二进制表示，其中每个像素被分配0或1的值，表示感兴趣特征的存在或缺失。这个输出对于各种计算机视觉应用的进一步分析或处理至关重要。
|
|
- Comfy dtype: MASK
|
|
- Python dtype: torch.Tensor
|
|
|
|
# Usage tips
|
|
- Infra type: CPU
|
|
|
|
# Source code
|
|
```
|
|
class ToBinaryMask:
|
|
|
|
@classmethod
|
|
def INPUT_TYPES(s):
|
|
return {'required': {'mask': ('MASK',), 'threshold': ('INT', {'default': 20, 'min': 1, 'max': 255})}}
|
|
RETURN_TYPES = ('MASK',)
|
|
FUNCTION = 'doit'
|
|
CATEGORY = 'ImpactPack/Operation'
|
|
|
|
def doit(self, mask, threshold):
|
|
mask = to_binary_mask(mask, threshold / 255.0)
|
|
return (mask,)
|
|
``` |