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# Documentation
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- Class name: ImageTransformCropRelative
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- Category: image/transform
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
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ImageTransformCropRelative 节点提供了基于相对位置裁剪图像的功能。它允许通过指定图像尺寸的分数作为起始和结束点来进行动态裁剪，从而实现灵活的图像操作，无需使用绝对像素值。
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# Input types
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## Required
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- images
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- images 参数表示要裁剪的图像集合。它对定义将要进行裁剪操作的输入图像至关重要。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: List[torch.Tensor]
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- start_x
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- 指定裁剪操作的相对起始 x 坐标，表示为图像宽度的分数。它决定了裁剪的左边界。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- start_y
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- 指定裁剪操作的相对起始 y 坐标，表示为图像高度的分数。它决定了裁剪的上边界。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- end_x
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- 指定裁剪操作的相对结束 x 坐标，表示为图像宽度的分数。它决定了裁剪的右边界。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- end_y
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- 指定裁剪操作的相对结束 y 坐标，表示为图像高度的分数。它决定了裁剪的下边界。
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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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- 输出是输入图像的裁剪版本，根据指定的相对起始和结束坐标进行调整。
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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 ImageTransformCropRelative:
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def __init__(self):
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pass
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(cls):
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return {
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"required": {
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"images": ("IMAGE",),
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"start_x": ("FLOAT", {
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"default": 0.25,
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"max": 1.0,
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"step": 0.01
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}),
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"start_y": ("FLOAT", {
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"default": 0.25,
|
|
"max": 1.0,
|
|
"step": 0.01
|
|
}),
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"end_x": ("FLOAT", {
|
|
"default": 0.75,
|
|
"max": 1.0,
|
|
"step": 0.01
|
|
}),
|
|
"end_y": ("FLOAT", {
|
|
"default": 0.75,
|
|
"max": 1.0,
|
|
"step": 0.01
|
|
}),
|
|
},
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|
}
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RETURN_TYPES = ("IMAGE",)
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FUNCTION = "node"
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CATEGORY = "image/transform"
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def node(self, images, start_x, start_y, end_x, end_y):
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height, width = images[0, :, :, 0].shape
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return ImageTransformCropAbsolute().node(
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images,
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width * start_x,
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height * start_y,
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width * end_x,
|
|
height * end_y
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)
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```
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