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# Documentation
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- Class name: ImageColorToMask
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- Category: mask
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
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ImageColorToMask节点旨在将彩色图像根据指定的颜色转换为二进制掩码。它通过识别图像中与给定颜色匹配的像素，并将这些像素转换为掩码，从而突出显示感兴趣的区域。该节点在需要基于颜色的掩码的应用中发挥着关键作用，例如在目标检测和分割中。
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# Input types
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## Required
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- image
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- 'image'参数是节点将处理的输入彩色图像。它是节点操作的基本，因为这是派生掩码的来源。图像的内容直接影响掩码的准确性和最终输出。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: torch.Tensor
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## Optional
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- color
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- 'color'参数定义了图像中应转换为掩码的特定颜色。它是一个关键参数，因为它决定了哪些像素将包含在最终掩码中。颜色以数值格式指定，允许精确定位所需的色调。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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# Output types
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- mask
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- 'mask'输出是输入图像的二进制表示，其中指定的颜色已被转换为掩码。它很重要，因为它为感兴趣的区域与图像的其余部分提供了清晰的划分，可以用于进一步的分析或处理。
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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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# Source code
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class ImageColorToMask:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'image': ('IMAGE',), 'color': ('INT', {'default': 0, 'min': 0, 'max': 16777215, 'step': 1, 'display': 'color'})}}
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CATEGORY = 'mask'
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RETURN_TYPES = ('MASK',)
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FUNCTION = 'image_to_mask'
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def image_to_mask(self, image, color):
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temp = (torch.clamp(image, 0, 1.0) * 255.0).round().to(torch.int)
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temp = torch.bitwise_left_shift(temp[:, :, :, 0], 16) + torch.bitwise_left_shift(temp[:, :, :, 1], 8) + temp[:, :, :, 2]
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mask = torch.where(temp == color, 255, 0).float()
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return (mask,)
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