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# Documentation
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- Class name: WAS_Image_Remove_Color
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- Category: WAS Suite/Image/Process
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/WASasquatch/was-node-suite-comfyui
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WAS_Image_Remove_Color节点旨在根据用户定义的标准处理图像，移除特定颜色。它允许识别并用指定的替换颜色替换目标颜色，以增强图像以供进一步分析或美化用途。
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# Input types
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## Required
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- image
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- 图像参数是必需的，因为它是节点将处理的输入。它决定了颜色移除操作的内容和格式。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: PIL.Image.Image
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## Optional
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- target_red
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- target_red参数指定要移除的颜色的红色分量。它在确定颜色移除过程的准确性中起着关键作用。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- target_green
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- target_green参数定义了要移除的颜色的绿色分量，影响节点隔离和替换目标颜色的能力。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- target_blue
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- target_blue参数设置要替换的颜色的蓝色分量，这对于实现颜色移除任务中所需的结果至关重要。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- replace_red
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- replace_red参数确定替换颜色的红色分量，这对于修改后图像的最终外观非常重要。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- replace_green
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- replace_green参数设置用于替换目标颜色的颜色的绿色分量，影响节点的输出。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- replace_blue
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- replace_blue参数指定将替换原始颜色的颜色的蓝色分量，这对于节点的颜色更改功能至关重要。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- clip_threshold
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- clip_threshold参数设定颜色差异的阈值，这对于节点区分目标颜色和其他颜色的能力至关重要。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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# Output types
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- output_image
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- output_image代表已处理的图像，其中指定的颜色已被移除，展示了节点改变视觉内容的能力。
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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: CPU
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# Source code
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class WAS_Image_Remove_Color:
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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 {'required': {'image': ('IMAGE',), 'target_red': ('INT', {'default': 255, 'min': 0, 'max': 255, 'step': 1}), 'target_green': ('INT', {'default': 255, 'min': 0, 'max': 255, 'step': 1}), 'target_blue': ('INT', {'default': 255, 'min': 0, 'max': 255, 'step': 1}), 'replace_red': ('INT', {'default': 255, 'min': 0, 'max': 255, 'step': 1}), 'replace_green': ('INT', {'default': 255, 'min': 0, 'max': 255, 'step': 1}), 'replace_blue': ('INT', {'default': 255, 'min': 0, 'max': 255, 'step': 1}), 'clip_threshold': ('INT', {'default': 10, 'min': 0, 'max': 255, 'step': 1})}}
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RETURN_TYPES = ('IMAGE',)
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FUNCTION = 'image_remove_color'
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CATEGORY = 'WAS Suite/Image/Process'
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def image_remove_color(self, image, clip_threshold=10, target_red=255, target_green=255, target_blue=255, replace_red=255, replace_green=255, replace_blue=255):
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return (pil2tensor(self.apply_remove_color(tensor2pil(image), clip_threshold, (target_red, target_green, target_blue), (replace_red, replace_green, replace_blue))),)
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def apply_remove_color(self, image, threshold=10, color=(255, 255, 255), rep_color=(0, 0, 0)):
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color_image = Image.new('RGB', image.size, color)
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diff_image = ImageChops.difference(image, color_image)
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gray_image = diff_image.convert('L')
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mask_image = gray_image.point(lambda x: 255 if x > threshold else 0)
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mask_image = ImageOps.invert(mask_image)
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result_image = Image.composite(Image.new('RGB', image.size, rep_color), image, mask_image)
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return result_image
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