Python 語言非常方便實用，可以通過編寫簡單的代碼來實現復雜的圖像處理任務。其中一個常見的圖像處理任務是調整圖像的飽和度。飽和度是指圖像像素的顏色強度，可以影響圖像的視覺效果。

Python 語言提供了多種方式來調整圖像的飽和度。其中比較常用的方法是使用 OpenCV 庫。下面是如何使用 OpenCV 庫來調整圖像的飽和度：

import cv2
import numpy as np
def change_saturation(img, saturation_factor):
hsv_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
h, s, v = cv2.split(hsv_image)
# 調整飽和度
s = np.clip(s * saturation_factor, 0, 255).astype(np.uint8)
hsv_image = cv2.merge([h, s, v])
img_saturation_adjusted = cv2.cvtColor(hsv_image, cv2.COLOR_HSV2BGR)
return img_saturation_adjusted

上述代碼中，我們首先使用 cv2.cvtColor() 函數將圖像轉換成 HSV 顏色空間，然后分離出顏色通道 h、s、v。接著，我們對 s 通道進行調整，以改變圖像的飽和度。最后，我們使用 cv2.merge() 和 cv2.cvtColor() 函數將圖像還原為 BGR 顏色空間。

這里的 saturation_factor 表示飽和度系數，可以根據需求進行調整。當系數小于 1 時，圖像的飽和度將減小；當系數大于 1 時，圖像的飽和度將增加。

總結來說，Python 語言提供了多種函數和庫來調整圖像的飽和度。使用 OpenCV 庫是一種比較常用的方法，它提供了簡單易用的函數來操作圖像的像素。