用python实现类装饰器。在对图像数据进行预处理时，可能需要对其原始情况进行记录。用类实现一个装饰器，计算图像进行 预处理前图像的大小、亮度和饱和度。可以使用OpenCV库来计算图像的大小、亮度和饱和度，如可将图像颜色空间转换 为HSV格式，然后计算亮度和饱和度的均值。

好的，理解了您的要求。下面是用Python实现类装饰器的代码示例：

import cv2

class ImageDecorator:
    def __init__(self, func):
        self.func = func

    def __call__(self, img):
        # 计算图像大小
        size = img.shape[:2]
        # 转换颜色空间为HSV
        hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        # 计算亮度和饱和度的均值
        brightness = int(hsv_img[...,2].mean())
        saturation = int(hsv_img[...,1].mean())

        result = self.func(img)

        # 输出图像信息
        print("Image size: {}".format(size))
        print("Image brightness: {}".format(brightness))
        print("Image saturation: {}".format(saturation))

        return result

然后，您可以将此装饰器应用于图像处理函数，例如：

@ImageDecorator
def process_image(img):
    # 实现图像处理的代码
    pass

这样，每次调用``process_image``函数时，都会先执行``ImageDecorator.__call__``方法，输出图像信息，然后再执行``process_image``函数实现的图像处理逻辑。