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# Documentation
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- Class name: Tonemap
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- Category: image/filters
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- Output node: False
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Tonemap节点旨在调整图像的色调范围，使其适合在不同设备上显示或实现特定的视觉效果。它支持线性和sRGB色彩空间之间的转换，并允许调整色调映射效果的强度。
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# Input types
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## Required
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- images
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- 需要进行色调映射的输入图像。这是节点操作的主要数据，基于色调映射过程影响最终的视觉效果。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: torch.Tensor
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- input_mode
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- 指定输入图像的色彩空间，可以是线性或sRGB，决定了在色调映射之前的初始转换步骤。
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- Comfy dtype: COMBO[STRING]
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- Python dtype: str
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- output_mode
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- 定义输出图像的色彩空间，可以选择线性或sRGB，以确保图像在色调映射后处于所需的格式。
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- Comfy dtype: COMBO[STRING]
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- Python dtype: str
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- tonemap_scale
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- 调整色调映射效果强度的比例因子，允许对输出图像的视觉外观进行更精细的控制。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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# Output types
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- image
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- 经过色调映射处理后的输出图像，根据输入参数的指定调整了色调范围和色彩空间。
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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: `CPU`
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- Common nodes: unknown
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## Source code
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```python
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class Tonemap:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {
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"required": {
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"images": ("IMAGE",),
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"input_mode": (["linear", "sRGB"],),
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"output_mode": (["sRGB", "linear"],),
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"tonemap_scale": ("FLOAT", {"default": 1, "min": 0.1, "max": 10, "step": 0.01}),
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},
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}
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RETURN_TYPES = ("IMAGE",)
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FUNCTION = "apply"
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CATEGORY = "image/filters"
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def apply(self, images, input_mode, output_mode, tonemap_scale):
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t = images.detach().clone().cpu().numpy().astype(np.float32)
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if input_mode == "sRGB":
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sRGBtoLinear(t[:,:,:,:3])
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linearToTonemap(t[:,:,:,:3], tonemap_scale)
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if output_mode == "sRGB":
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linearToSRGB(t[:,:,:,:3])
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t = np.clip(t, 0, 1)
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t = torch.from_numpy(t)
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return (t,)
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```
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