这是一个专为 ComfyUI 设计的节点库，通过从 OpenCV Python (cv2) 的类型定义自动生成，实现了其所有顶层独立函数。它旨在帮助用户在 ComfyUI 环境中更便捷地使用 OpenCV 的强大功能。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library） 是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像和视频处理、目标检测、特征提取、人脸识别、物体跟踪、机器人视觉等领域。它为开发者提供了丰富的功能和工具，帮助他们快速实现复杂的视觉智能应用。
安装 OpenCV
在开始之前，请确保已安装 OpenCV。可以通过以下命令进行安装：
pip install opencv-python-contrib图像格式转换
为了在 ComfyUI 图像 和 OpenCV numpy 数组 之间进行转换，我们提供了两个核心节点：
Image2Nparray：将 ComfyUI 图像转换为 OpenCV 的 numpy 数组。Nparrays2Image：将 OpenCV 的 numpy 数组转换为 ComfyUI 图像。
这两个节点是实现两者互操作性的关键工具。
使用注意事项
- 避免使用
out参数：在调用 OpenCV 函数时，尽量避免使用可选的out参数（通常名为dst）。这可能会导致意外的内存覆盖或数据损坏。 - 颜色通道转换：使用
cvtColor函数进行颜色通道转换。例如：6：BGR2GRAY（从 BGR 转换为灰度）8：GRAY2BGR（从灰度转换为 BGR）
- 复合参数的表示：对于复合参数（如
ksize），请使用 字面量数组 表示，例如[3, 3]。
警告与反馈
这些节点是自动生成的，因此在使用过程中可能会显得复杂且不够直观。请做好心理准备，并在遇到问题时查阅相关文档或寻求社区支持。
如果你在使用过程中有任何反馈或建议，欢迎随时提出！如果这个项目有更多用户，我会继续优化和完善它。
图像表示对比
以下是 ComfyUI 图像和 OpenCV 图像的主要区别：
| 特性 | ComfyUI IMAGE | OpenCV 图像 |
|---|---|---|
| 数据类型 | torch.Tensor | numpy.ndarray |
| 形状 | (batch, H, W, C) | (H, W, C) |
| 颜色格式 | 始终为 RGB（无 RGBA） | 通常为 BGR 或灰度 |
| 值范围 | 0.0 ~ 1.0（浮点） | 0 ~ 255（整数） |
| 数据类型 | np.float32 | np.uint8 |
重要提示：在进行图像转换时，必须使用 cvtColor 函数。以下是一些常用的颜色转换枚举值：
cv2.COLOR_BGR2RGB：将 BGR 图像转换为 RGB 格式。cv2.COLOR_GRAY2BGR：将灰度图像转换为 BGR 格式。
通过这些信息，你可以更好地理解和使用 OpenCV-ComfyUI 节点库，从而在 ComfyUI 环境中高效地处理图像数据。
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