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2024-05-26 20:35:16 +08:00

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Documentation

‘SegsToCombinedMask’节点旨在将多个分割合并为一个单一的掩码。它通过将各个分割组合成一个全面的二进制掩码来操作,该掩码可以用于进一步的分析或可视化。在需要统一表示分割区域的应用中,例如医学成像或自动驾驶车辆感知系统中,此节点至关重要。

Input types

Required

  • segs
    • ‘segs’参数是节点将处理的分割对象集合,以创建一个组合掩码。它对节点的操作至关重要,因为它直接影响输出掩码的组成。每个分割对象应包含一个裁剪掩码和一个裁剪区域,这些用于确定掩码在最终组合掩码中的位置。
    • Comfy dtype: COMBO[torch.Tensor]
    • Python dtype: List[core.SEG]

Output types

  • mask
    • ‘mask’输出是一个3D二进制张量,代表由输入分割组合而成的组合掩码。它很重要,因为它将集体分割封装在一个单一、连贯的结构中,可以用于下游任务,如目标检测或分割分析。
    • Comfy dtype: torch.Tensor
    • Python dtype: torch.Tensor

Usage tips

  • Infra type: CPU

Source code

class SegsToCombinedMask:

    @classmethod
    def INPUT_TYPES(s):
        return {'required': {'segs': ('SEGS',)}}
    RETURN_TYPES = ('MASK',)
    FUNCTION = 'doit'
    CATEGORY = 'ImpactPack/Operation'

    def doit(self, segs):
        mask = core.segs_to_combined_mask(segs)
        mask = utils.make_3d_mask(mask)
        return (mask,)