Batch Crop From Mask (BatchCropFromMask) - ComfyUI-KJNodes

技術的な実装の観点から見ると、Batch Crop From Mask ノードは、IMAGEタイプの元画像とMASKタイプのマスクを入力として受け取ります。

Batch Crop From Mask ノードは、バッチ画像処理のためのツールであり、提供されたマスクに基づいて画像内の対象領域を自動的に識別し、切り抜くことができます。このノードの中核機能は、各マスクの非ゼロピクセル領域を分析し、対応するバウンディングボックスを計算し、その範囲で元画像から対応する部分画像を切り抜くことです。

ノードの機能

技術的な実装としては、このノードはIMAGEタイプの元画像とMASKタイプのマスクを入力として受け取ります。各画像とマスクのペアを順次処理し、マスク内の非ゼロピクセルの座標から最小外接矩形を計算します。このノードはバウンディングボックスのサイズを平滑化する機能をサポートしており、bbox_smooth_alphaパラメータで現在のフレームと過去のフレームのバウンディングボックスサイズの混合度合いを調整でき、シーケンス処理においてより安定した切り抜き結果を得るのに役立ちます。計算されたバウンディングボックスサイズは、crop_size_mult係数を乗じてスケーリングされ、最終的な切り抜き領域のサイズを柔軟に調整できます。

ノードパラメータ説明 - Batch Crop From Mask

入力接続 (Inputs)

パラメータ名	データ型	必須	デフォルト値	範囲/オプション	説明
`original_images`	IMAGE	はい	-	-	**：出力される元画像シーケンス。入力と同じです。タイプは IMAGE。
`masks`	MASK	はい	-	-	**：入力マスクシーケンス。元画像内で切り抜く対象領域を決定するために使用されます。マスク内の非ゼロピクセル領域がバウンディングボックスとして計算されます。タイプは MASK。

コントロールパラメータ (Parameters)

パラメータ名	データ型	必須	デフォルト値	範囲/オプション	説明
`crop_size_mult`	FLOAT	はい	1.0	0.0 - 10.0 (ステップ: 0.001)	**：切り抜きサイズ乗数。計算されたバウンディングボックスのサイズをスケーリングするために使用されます。範囲は 0.0 から 10.0、ステップは 0.001。
`bbox_smooth_alpha`	FLOAT	はい	0.5	0.0 - 1.0 (ステップ: 0.01)	**：バウンディングボックス平滑化係数。現在のフレームと前フレームのバウンディングボックスサイズを混合して滑らかな遷移を実現するために使用されます。範囲は 0.0 から 1.0、ステップは 0.01。

出力 (Outputs)

パラメータ名	データ型	説明
original_images	IMAGE	**：出力される元画像シーケンス。入力と同じです。タイプは IMAGE。
cropped_images	IMAGE	**：出力される切り抜き後の画像シーケンス。タイプは IMAGE。
bboxes	BBOX	**：出力されるバウンディングボックス座標シーケンス。形式は (x1, y1, x2, y2)。タイプは BBOX。
width	INT	**：出力される切り抜き後の画像の統一された幅。タイプは INT。
height	INT	**：出力される切り抜き後の画像の統一された高さ。タイプは INT。

使用シナリオ

実際のワークフローでは、このノードは画像の特定部分に焦点を当てる必要があるシーンでよく使用されます。例えば、アニメーション制作やビデオシーケンス処理において、まずマスク生成ノード（SAM や GroundingDino など）を使用して各フレーム内の主要オブジェクトを識別し、生成されたマスクシーケンスと元画像シーケンスをこのノードに接続します。ノードは切り抜き後の画像シーケンスと対応するバウンディングボックス座標を出力し、これらの出力は、局所的な再描画、超解像、または他の画像処理ノードへの入力としてさらに使用できます。

Batch Crop From Mask ノードソースコードリンク

Batch Crop From Mask ノードは ComfyUI-KJNodes ノードパッケージに含まれています。

Batch Crop From Mask(BatchCropFromMask)