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2024-07-04 11:34:32 +08:00

1.9 KiB

Documentation

  • Class name: BinaryPreprocessor
  • Category: ControlNet Preprocessors/Line Extractors
  • Output node: False

BinaryPreprocessor节点旨在通过应用二值化阈值技术来预处理图像。该方法基于指定的阈值将图像转换为二值图像(黑白图像),这对于突出某些特征或简化图像以便进一步处理非常有用。

Input types

Required

  • image
    • image参数是要处理的输入图像。它是进行二值化阈值操作的主要数据。
    • Comfy dtype: IMAGE
    • Python dtype: numpy.ndarray

Optional

  • bin_threshold
    • bin_threshold参数指定了将图像中的像素值转换为黑色或白色的临界值。高于此阈值的像素将变为白色,低于此阈值的像素将变为黑色,有助于从图像中提取显著特征。
    • Comfy dtype: INT
    • Python dtype: int
  • resolution
    • resolution参数指定了在应用二值化阈值之前将输入图像调整到的分辨率。这允许对原始分辨率不同的图像进行一致的处理。
    • Comfy dtype: INT
    • Python dtype: int

Output types

  • image
    • 输出是输入图像的二值化(黑白)版本,其中转换是基于指定的bin_threshold值进行的。
    • Comfy dtype: IMAGE
    • Python dtype: numpy.ndarray

Usage tips

  • Infra type: CPU
  • Common nodes: unknown

Source code

class Binary_Preprocessor:
    @classmethod
    def INPUT_TYPES(s):
        return create_node_input_types(
            bin_threshold=("INT", {"default": 100, "min": 0, "max": 255, "step": 1})
        )

    RETURN_TYPES = ("IMAGE",)
    FUNCTION = "execute"

    CATEGORY = "ControlNet Preprocessors/Line Extractors"

    def execute(self, image, bin_threshold, resolution=512, **kwargs):
        from controlnet_aux.binary import BinaryDetector

        return (common_annotator_call(BinaryDetector(), image, bin_threshold=bin_threshold, resolution=resolution), )