圖像飽和度是指圖像色彩的純潔性程度，也稱為顏色的鮮艷程度，是“色彩三屬性”之一。我們經常聽到淺紅色沒有深紅色顏色紅，這種感受就是圖像色彩屬性的人類最直接感覺。飽和度取決于該色中含色成分和消色成分的比例，其中含色成分越大，那么飽和度就越大，同理，如果消色成分越大，必然飽和度越小。

顏色有RGB,HSV,HLS等多種色彩屬性模式，本次主要比較幾種不同方法的顏色飽和度調整效果。

原始圖像：

方法1效果：

方法2效果：

方法3效果：

def hsv(cv2_img, S, L, V, MAX):""" HSV 調整 """cv2_img = cv2_img.astype(np.float32)cv2_img = cv2_img / 255.0HSV = cv2.cvtColor(cv2_img, cv2.COLOR_BGR2HSV)HSV2 = np.copy(HSV)HSV2[:, :, 1] = (1.0 + V / float(MAX)) * HSV2[:, :, 1] ## 明度HSV2[:, :, 1][HSV2[:, :, 1] > 1] = 1HSV2[:, :, 2] = (1.0 + S / float(MAX)) * HSV2[:, :, 2] ### 飽和度HSV2[:, :, 2][HSV2[:, :, 2] > 1] = 1adjImg = cv2.cvtColor(HSV2, cv2.COLOR_HSV2BGR)adjImg = adjImg * 255.0adjImg = adjImg.astype(np.uint8)del cv2_img, HSV, HSV2return adjImgdef hsl(cv2_img, S, L, V, MAX):""" HSL 飽和度調整 """cv2_img = cv2_img.astype(np.float32)cv2_img = cv2_img / 255.0HLS = cv2.cvtColor(cv2_img, cv2.COLOR_BGR2HLS)HLS2 = np.copy(HLS)HLS2[:, :, 1] = (1.0 + L / float(MAX)) * HLS2[:, :, 1] ## 明度HLS2[:, :, 1][HLS2[:, :, 1] > 1] = 1HLS2[:, :, 2] = (1.0 + S / float(MAX)) * HLS2[:, :, 2] ### 飽和度HLS2[:, :, 2][HLS2[:, :, 2] > 1] = 1adjImg = cv2.cvtColor(HLS2, cv2.COLOR_HLS2BGR)adjImg = adjImg * 255.0adjImg = adjImg.astype(np.uint8)del cv2_img, HLS, HLS2return adjImgdef saturationAdjust(cv2_img):#### 圖像顏色飽和度 cv2.namedWindow("SatuAdj", 0)cv2.createTrackbar('S', 'SatuAdj', 10, 100, callback)cv2.createTrackbar('V', 'SatuAdj', 10, 100, callback)cv2.createTrackbar('L', 'SatuAdj', 10, 100, callback)cv2.createTrackbar('I', 'SatuAdj', -100, 100, callback)cv2.createTrackbar('Max', 'SatuAdj', 60, 360, callback)####視圖區域input_img = cv2_img.copy()while True:S, V, L, I, MAX = callback(0)hsv_img = hsv(input_img.copy(), S, L, V, MAX)hsl_img = hsl(input_img.copy(), S, L, V, MAX)rgb_img = rgb(input_img.copy(), I)mat_img = np.hstack((input_img, hsv_img, hsl_img, rgb_img))text = f"Max:{MAX},S:{S}, V:{V}, L:{L}"cv2.putText(mat_img, text, (10, 40), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 0), 1)cv2.imshow("SatuAdj", mat_img)cv2.waitKey(1)

示例2：

調整結果來看，在RGB上效果較差，不穩定，HSL和HSV相當。

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總結

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