Функция adjust_saturation

Функция adjust_saturation изменяет насыщенность изображения. Первым параметром функция принимает тензор изображения, вторым - коэффициент насыщенности. Изображение должно быть представлено в одном из форматов: float16, float32 или uint8. Значение насыщенности 1 оставляет изображение без изменений, значения меньше 1 уменьшают насыщенность, а больше 1 - увеличивают. Функция возвращает тензор того же типа и формы, что и входной.

Синтаксис

tf.image.adjust_saturation(image, saturation_factor, [name])

Пример

Давайте создадим изображение из тензора и увеличим его насыщенность:

import tensorflow as tf

image = tf.constant([
	[[255, 0, 0], [0, 255, 0]],
	[[0, 0, 255], [255, 255, 0]]
], dtype=tf.float32)

res = tf.image.adjust_saturation(image, 2.0)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[[255.   0.   0.]
  [  0. 255.   0.]]

 [[  0.   0. 255.]
  [255. 255.   0.]]], shape=(2, 2, 3), dtype=float32)

Пример

Давайте уменьшим насыщенность изображения вдвое:

<+python+> import tensorflow as tf image = tf.constant([ [[255, 0, 0], [0, 255, 0]], [[0, 0, 255], [255, 255, 0]] ], dtype=tf.float32) res = tf.image.adjust_saturation(image, 0.5) print(res) <-python+>

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[[127.5   0.	0. ]
  [  0.  127.5   0. ]]

 [[  0.	0.  127.5]
  [127.5 127.5   0. ]]], shape=(2, 2, 3), dtype=float32)

Пример

Давайте применим функцию к изображению с типом uint8:

import tensorflow as tf

image = tf.constant([
	[[255, 0, 0], [0, 255, 0]],
	[[0, 0, 255], [255, 255, 0]]
], dtype=tf.uint8)

res = tf.image.adjust_saturation(image, 1.5)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[[255   0   0]
  [  0 255   0]]

 [[  0   0 255]
  [255 255   0]]], shape=(2, 2, 3), dtype=uint8)

Смотрите также

функцию adjust_brightness,
которая регулирует яркость изображения
функцию adjust_contrast,
которая регулирует контрастность изображения
функцию adjust_hue,
которая регулирует оттенок изображения
функцию random_saturation,
которая случайно изменяет насыщенность изображения