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
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)
);
}
其他回答
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。
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%。
为了用R确定颜色的亮度,我将RGB系统颜色转换为HSV系统颜色。
在我的脚本中,我之前因为其他原因使用了HEX系统代码,但你也可以从rgb2hsv {grDevices}的RGB系统代码开始。文档在这里。
这是我的代码的这一部分:
sample <- c("#010101", "#303030", "#A6A4A4", "#020202", "#010100")
hsvc <-rgb2hsv(col2rgb(sample)) # convert HEX to HSV
value <- as.data.frame(hsvc) # create data.frame
value <- value[3,] # extract the information of brightness
order(value) # ordrer the color by brightness
今天我用javascript解决了一个类似的任务。 我已经确定了这个getPerceivedLightness(rgb)函数的HEX rgb颜色。 利用Fairchild和Perrotta公式对Helmholtz-Kohlrausch效应进行了亮度校正。
/**
* Converts RGB color to CIE 1931 XYZ color space.
* https://www.image-engineering.de/library/technotes/958-how-to-convert-between-srgb-and-ciexyz
* @param {string} hex
* @return {number[]}
*/
export function rgbToXyz(hex) {
const [r, g, b] = hexToRgb(hex).map(_ => _ / 255).map(sRGBtoLinearRGB)
const X = 0.4124 * r + 0.3576 * g + 0.1805 * b
const Y = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b
const Z = 0.0193 * r + 0.1192 * g + 0.9505 * b
// For some reason, X, Y and Z are multiplied by 100.
return [X, Y, Z].map(_ => _ * 100)
}
/**
* Undoes gamma-correction from an RGB-encoded color.
* https://en.wikipedia.org/wiki/SRGB#Specification_of_the_transformation
* https://stackoverflow.com/questions/596216/formula-to-determine-brightness-of-rgb-color
* @param {number}
* @return {number}
*/
function sRGBtoLinearRGB(color) {
// Send this function a decimal sRGB gamma encoded color value
// between 0.0 and 1.0, and it returns a linearized value.
if (color <= 0.04045) {
return color / 12.92
} else {
return Math.pow((color + 0.055) / 1.055, 2.4)
}
}
/**
* Converts hex color to RGB.
* https://stackoverflow.com/questions/5623838/rgb-to-hex-and-hex-to-rgb
* @param {string} hex
* @return {number[]} [rgb]
*/
function hexToRgb(hex) {
const match = /^#?([a-f\d]{2})([a-f\d]{2})([a-f\d]{2})$/i.exec(hex)
if (match) {
match.shift()
return match.map(_ => parseInt(_, 16))
}
}
/**
* Converts CIE 1931 XYZ colors to CIE L*a*b*.
* The conversion formula comes from <http://www.easyrgb.com/en/math.php>.
* https://github.com/cangoektas/xyz-to-lab/blob/master/src/index.js
* @param {number[]} color The CIE 1931 XYZ color to convert which refers to
* the D65/2° standard illuminant.
* @returns {number[]} The color in the CIE L*a*b* color space.
*/
// X, Y, Z of a "D65" light source.
// "D65" is a standard 6500K Daylight light source.
// https://en.wikipedia.org/wiki/Illuminant_D65
const D65 = [95.047, 100, 108.883]
export function xyzToLab([x, y, z]) {
[x, y, z] = [x, y, z].map((v, i) => {
v = v / D65[i]
return v > 0.008856 ? Math.pow(v, 1 / 3) : v * 7.787 + 16 / 116
})
const l = 116 * y - 16
const a = 500 * (x - y)
const b = 200 * (y - z)
return [l, a, b]
}
/**
* Converts Lab color space to Luminance-Chroma-Hue color space.
* http://www.brucelindbloom.com/index.html?Eqn_Lab_to_LCH.html
* @param {number[]}
* @return {number[]}
*/
export function labToLch([l, a, b]) {
const c = Math.sqrt(a * a + b * b)
const h = abToHue(a, b)
return [l, c, h]
}
/**
* Converts a and b of Lab color space to Hue of LCH color space.
* https://stackoverflow.com/questions/53733379/conversion-of-cielab-to-cielchab-not-yielding-correct-result
* @param {number} a
* @param {number} b
* @return {number}
*/
function abToHue(a, b) {
if (a >= 0 && b === 0) {
return 0
}
if (a < 0 && b === 0) {
return 180
}
if (a === 0 && b > 0) {
return 90
}
if (a === 0 && b < 0) {
return 270
}
let xBias
if (a > 0 && b > 0) {
xBias = 0
} else if (a < 0) {
xBias = 180
} else if (a > 0 && b < 0) {
xBias = 360
}
return radiansToDegrees(Math.atan(b / a)) + xBias
}
function radiansToDegrees(radians) {
return radians * (180 / Math.PI)
}
function degreesToRadians(degrees) {
return degrees * Math.PI / 180
}
/**
* Saturated colors appear brighter to human eye.
* That's called Helmholtz-Kohlrausch effect.
* Fairchild and Pirrotta came up with a formula to
* calculate a correction for that effect.
* "Color Quality of Semiconductor and Conventional Light Sources":
* https://books.google.ru/books?id=ptDJDQAAQBAJ&pg=PA45&lpg=PA45&dq=fairchild+pirrotta+correction&source=bl&ots=7gXR2MGJs7&sig=ACfU3U3uIHo0ZUdZB_Cz9F9NldKzBix0oQ&hl=ru&sa=X&ved=2ahUKEwi47LGivOvmAhUHEpoKHU_ICkIQ6AEwAXoECAkQAQ#v=onepage&q=fairchild%20pirrotta%20correction&f=false
* @return {number}
*/
function getLightnessUsingFairchildPirrottaCorrection([l, c, h]) {
const l_ = 2.5 - 0.025 * l
const g = 0.116 * Math.abs(Math.sin(degreesToRadians((h - 90) / 2))) + 0.085
return l + l_ * g * c
}
export function getPerceivedLightness(hex) {
return getLightnessUsingFairchildPirrottaCorrection(labToLch(xyzToLab(rgbToXyz(hex))))
}
HSV的“V”可能就是你要找的。MATLAB有一个rgb2hsv函数,之前引用的维基百科文章充满了伪代码。如果RGB2HSV转换不可行,则较不准确的模型将是图像的灰度版本。