CavinHuang-comfyui-nodes-docs/docs/Inference_Core_ImageIntensityDetector.md

Documentation

• Class name: Inference_Core_ImageIntensityDetector
• Category: ControlNet Preprocessors/Recolor
• Output node: False

Inference_Core_ImageIntensityDetector节点是一个专门用于图像预处理的工具，主要通过调整图像的亮度级别来实现图像增强。该节点利用伽马校正技术来修改图像强度，旨在提升图像质量或实现特定的视觉效果。

Input types

Required

• image
  • 需要处理的输入图像。这是进行亮度调整（通过伽马校正）的主要对象。
  • Comfy dtype: IMAGE
  • Python dtype: numpy.ndarray

Optional

• gamma_correction
  • 指定用于调整图像亮度级别的伽马校正因子。这个参数在预处理过程中起着关键作用，直接影响输出图像的亮度和对比度。
  • Comfy dtype: FLOAT
  • Python dtype: float
• resolution
  • 定义输出图像的分辨率。这个参数决定了在处理过程中图像将被调整到的尺寸。
  • Comfy dtype: INT
  • Python dtype: int

Output types

• image
  • 输出是一张基于指定伽马校正进行了亮度调整的图像。这种经过处理的图像适合进一步分析或可视化。
  • Comfy dtype: IMAGE
  • Python dtype: numpy.ndarray

Usage tips

• Infra type: CPU
• Common nodes: unknown

Source code

class ImageIntensityDetector:
    @classmethod
    def INPUT_TYPES(s):
        #https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet/blob/416c345072c9c2066101e225964e3986abe6945e/scripts/processor.py#L1229
        return create_node_input_types(
            gamma_correction=("FLOAT", {"default": 1.0, "min": 0.1, "max": 2.0, "step": 0.001})
        )

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

    CATEGORY = "ControlNet Preprocessors/Recolor"

    def execute(self, image, gamma_correction, resolution=512, **kwargs):
        from controlnet_aux.recolor import Recolorizer
        return (common_annotator_call(Recolorizer(), image, mode="intensity", gamma_correction=gamma_correction , resolution=resolution), )