Чтобы исправить случайное уменьшение насыщенности изображения с помощью Photoshop, вы можете попробовать следующие методы:

Метод 1: использование корректирующего слоя «Цветовой тон/Насыщенность»

import cv2
import numpy as np
# Load the image
image = cv2.imread('image.jpg')
# Convert the image from BGR to HSV color space
hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# Increase the saturation using Hue/Saturation adjustment layer
hsv_image[:, :, 1] = np.clip(hsv_image[:, :, 1] + 20, 0, 255)
# Convert the image back to BGR color space
corrected_image = cv2.cvtColor(hsv_image, cv2.COLOR_HSV2BGR)
# Display the corrected image
cv2.imshow('Corrected Image', corrected_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Метод 2: использование регулировки уровней

import cv2
# Load the image
image = cv2.imread('image.jpg')
# Convert the image to LAB color space
lab_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2LAB)
# Increase the saturation using levels adjustment
lab_image[:, :, 1] = cv2.add(lab_image[:, :, 1], 20)
# Convert the image back to BGR color space
corrected_image = cv2.cvtColor(lab_image, cv2.COLOR_LAB2BGR)
# Display the corrected image
cv2.imshow('Corrected Image', corrected_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Метод 3: использование настройки кривых

import cv2
# Load the image
image = cv2.imread('image.jpg')
# Convert the image to LAB color space
lab_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2LAB)
# Increase the saturation using curves adjustment
lab_image[:, :, 1] = cv2.add(lab_image[:, :, 1], 20)
# Convert the image back to BGR color space
corrected_image = cv2.cvtColor(lab_image, cv2.COLOR_LAB2BGR)
# Display the corrected image
cv2.imshow('Corrected Image', corrected_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()