我正在寻找某种公式或算法来确定给定RGB值的颜色的亮度。我知道这不像把RGB值加在一起那么简单，更高的总和更亮，但我有点不知所措，不知道从哪里开始。
当前回答
我已经在接受的答案中对三种算法做了比较。我循环生成颜色，大约每400个颜色使用一次。每种颜色由2x2像素表示，颜色从最深到最浅(从左到右，从上到下)排序。
第一张图片-亮度(相对)
0.2126 * R + 0.7152 * G + 0.0722 * B
第二张图片- http://www.w3.org/TR/AERT#color-contrast
0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B
第三张图片- HSP颜色模型
sqrt(0.299 * R^2 + 0.587 * G^2 + 0.114 * B^2)
第4张图- WCAG 2.0 SC 1.4.3相对亮度和对比度公式(见@Synchro的答案在这里)
根据一行中的颜色数量，有时可以在第一张和第二张图片上发现图案。我从第3或第4算法的图片上没有发现任何模式。
如果我必须选择，我会选择算法3，因为它更容易实现，比4快33%。
其他回答
下面是将sRGB图像转换为灰度的唯一正确算法，如在浏览器等中使用。
在计算内积之前，有必要对颜色空间应用伽玛函数的逆。然后你把函数应用到减少的值上。未能合并gamma函数可能导致高达20%的误差。
对于典型的计算机，颜色空间是sRGB。sRGB的正确数字约为。0.21 0.72 0.07。sRGB的Gamma是一个复合函数，近似取幂1/(2.2)。这是c++的全部内容。
// sRGB luminance(Y) values
const double rY = 0.212655;
const double gY = 0.715158;
const double bY = 0.072187;
// Inverse of sRGB "gamma" function. (approx 2.2)
double inv_gam_sRGB(int ic) {
double c = ic/255.0;
if ( c <= 0.04045 )
return c/12.92;
else
return pow(((c+0.055)/(1.055)),2.4);
}
// sRGB "gamma" function (approx 2.2)
int gam_sRGB(double v) {
if(v<=0.0031308)
v *= 12.92;
else
v = 1.055*pow(v,1.0/2.4)-0.055;
return int(v*255+0.5); // This is correct in C++. Other languages may not
// require +0.5
}
// GRAY VALUE ("brightness")
int gray(int r, int g, int b) {
return gam_sRGB(
rY*inv_gam_sRGB(r) +
gY*inv_gam_sRGB(g) +
bY*inv_gam_sRGB(b)
);
}
我认为你正在寻找的是RGB ->流光转换公式。
光度/数字ITU BT.709:
Y = 0.2126 R + 0.7152 G + 0.0722 B
数字ITU BT.601(给予R和B部分更多权重):
Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B
如果你愿意用准确性来换取性能，有两个近似公式:
Y = 0.33 R + 0.5 G + 0.16 B
Y = 0.375 R + 0.5 G + 0.125 B
这些可以快速计算为
Y = (R+R+B+G+G+G)/6
Y = (R+R+R+B+G+G+G+G)>>3
把这看作是对Myndex的精彩回答的补充。正如他(和其他人)解释的那样，计算RGB颜色的相对亮度(和感知亮度)的算法是设计用于线性RGB值的。你不能只是将它们应用到原始sRGB值上，并希望得到相同的结果。
理论上，这一切听起来都很棒，但我真的需要亲眼看看证据，所以，受到彼得·赫塔克(Petr Hurtak)的颜色渐变的启发，我自己做了一个。它们说明了两种最常见的算法(ITU-R建议BT.601和BT.709)，并清楚地说明了为什么应该使用线性值(而不是伽玛校正值)进行计算。
首先，下面是旧的ITU BT.601算法的结果。左边的使用原始sRGB值。右边的使用线性值。
ITU-R BT.601颜色亮度梯度
0.299 r + 0.587 g + 0.114 b
在这个分辨率下，左边的照片实际上看起来非常好!但如果你仔细观察，你会发现一些问题。在更高的分辨率下，不需要的人工制品更加明显:
线性的不受这些影响，但是有很多干扰。让我们将其与ITU-R建议BT.709进行比较……
ITU-R BT.709颜色亮度梯度
0.2126 r + 0.7152 g + 0.0722 b
哦男孩。显然不打算与原始sRGB值一起使用!然而，这正是大多数人所做的!
在高分辨率下，你可以真正看到这个算法在使用线性值时是多么有效。它没有之前那个那么多噪音。虽然这些算法都不是完美的，但这个算法已经是最好的了。
与其迷失在这里提到的随机选择的公式中，我建议您使用W3C标准推荐的公式。
下面是WCAG 2.0 SC 1.4.3相对亮度和对比度公式的简单而精确的PHP实现。它生成的值适合于评估符合WCAG要求的比率，就像在这个页面上一样，因此适用于任何web应用程序。这对于移植到其他语言来说是微不足道的。
/**
* Calculate relative luminance in sRGB colour space for use in WCAG 2.0 compliance
* @link http://www.w3.org/TR/WCAG20/#relativeluminancedef
* @param string $col A 3 or 6-digit hex colour string
* @return float
* @author Marcus Bointon <marcus@synchromedia.co.uk>
*/
function relativeluminance($col) {
//Remove any leading #
$col = trim($col, '#');
//Convert 3-digit to 6-digit
if (strlen($col) == 3) {
$col = $col[0] . $col[0] . $col[1] . $col[1] . $col[2] . $col[2];
}
//Convert hex to 0-1 scale
$components = array(
'r' => hexdec(substr($col, 0, 2)) / 255,
'g' => hexdec(substr($col, 2, 2)) / 255,
'b' => hexdec(substr($col, 4, 2)) / 255
);
//Correct for sRGB
foreach($components as $c => $v) {
if ($v <= 0.04045) {
$components[$c] = $v / 12.92;
} else {
$components[$c] = pow((($v + 0.055) / 1.055), 2.4);
}
}
//Calculate relative luminance using ITU-R BT. 709 coefficients
return ($components['r'] * 0.2126) + ($components['g'] * 0.7152) + ($components['b'] * 0.0722);
}
/**
* Calculate contrast ratio acording to WCAG 2.0 formula
* Will return a value between 1 (no contrast) and 21 (max contrast)
* @link http://www.w3.org/TR/WCAG20/#contrast-ratiodef
* @param string $c1 A 3 or 6-digit hex colour string
* @param string $c2 A 3 or 6-digit hex colour string
* @return float
* @author Marcus Bointon <marcus@synchromedia.co.uk>
*/
function contrastratio($c1, $c2) {
$y1 = relativeluminance($c1);
$y2 = relativeluminance($c2);
//Arrange so $y1 is lightest
if ($y1 < $y2) {
$y3 = $y1;
$y1 = $y2;
$y2 = $y3;
}
return ($y1 + 0.05) / ($y2 + 0.05);
}
亮度值= 0.3 R + 0.59 G + 0.11 B
http://www.scantips.com/lumin.html
如果你想知道颜色有多接近白色你可以用欧几里得距离(255,255,255)
我认为RGB颜色空间相对于L2欧几里得距离在感知上是不均匀的。 统一空间包括CIE LAB和LUV。
