如何在Python中使用OpenCV2对图像中的一种颜色进行饱和处理？

迈克尔·佩特

因此，我正在运行一些代码，该代码应允许我先降低饱和度然后饱和图像。我有一个应该允许我执行此操作的函数，但是无论我如何更改代码，它始终会改变颜色，因此不会降低饱和度。

我的职能：

def desaturation(img,percent=.5):
    imgGreen=img[:,:,1]
    desatGreen=imgGreen*percent
    desatImg=img[:,:,:]
    desatImg[:,:,1]=desatGreen
    return desatImg

每次运行它时，它都会将颜色转换为洋红色，而不是我期望的不饱和外观。我希望颜色范围仍保持在BGR中，而不是其他任何颜色范围。是否有任何代码可以帮助我完成这些工作，而不是依靠另一个内置函数来完成呢？

编辑：我设置了百分比变量，以便它永远不会超过1和永远不会低于0。

编辑：我想降低整个图像的饱和度。我的代码编写方式有点误导。

fmw42

这是在Python OpenCV中使绿色饱和的一种简单方法。这样做的方法是转换为CMYK，然后使C和Y通道去饱和。不幸的是，OpenCV没有内置的BGR2CMYK颜色转换。因此，需要进行计算。同样，此方法也会影响其他颜色。

输入：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("barn.jpg")
scale = 255
percent = 0.5
#percent = 0.25
#percent = 0

# separate b,g,r
b,g,r = cv2.split(img)
b = b.astype(np.float32)
g = g.astype(np.float32)
r = r.astype(np.float32)

# convert to cmyk
# see 
# https://stackoverflow.com/questions/14088375/how-can-i-convert-rgb-to-cmyk-and-vice-versa-in-python/41220097
# https://www.codeproject.com/Articles/4488/XCmyk-CMYK-to-RGB-Calculator-with-source-code
c = 1 - r / scale
m = 1 - g / scale
y = 1 - b / scale
k = cv2.min(cv2.min(c, m),y)
c = scale * (c - k) / (1 - k)
m = scale * (m - k) / (1 - k)
y = scale * (y - k) / (1 - k)

# desaturate neighbors of G which are C,Y
c = cv2.multiply(c, percent)
y = cv2.multiply(y, percent)

# convert back to bgr
r = scale * (1.0 - c / scale) * (1.0 - k)
g = scale * (1.0 - m / scale) * (1.0 - k)
b = scale * (1.0 - y / scale) * (1.0 - k)
r = r.clip(0,255).astype(np.uint8)
g = g.clip(0,255).astype(np.uint8)
b = b.clip(0,255).astype(np.uint8)
img_desat = cv2.merge([b,g,r])

# save result
cv2.imwrite('barn_desat_0p5.jpg', img_desat)
#cv2.imwrite('barn_desat_0p25.jpg', img_desat)
#cv2.imwrite('barn_desat_0.jpg', img_desat)

cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('img_desat', img_desat)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

降低到50％：