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。
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请定义亮度。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)
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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。
基于所有这些答案，我的简单结论是，对于大多数实际用例，您只需要:
brightness = 0.2*r + 0.7*g + 0.1*b
当r,g,b值在0到255之间时，亮度范围也在0(=黑)到255(=白)之间。
可以对它进行微调，但通常没有必要。
请定义亮度。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)
HSV色彩空间应该做的把戏，看维基百科文章取决于你正在工作的语言，你可能会得到一个库转换。
H是色调，是颜色的数值(即红色，绿色…)
S是颜色的饱和度，即它有多“强烈”
V是颜色的亮度。
再加上其他人说的话:
所有这些方程在实践中都工作得很好，但如果你需要非常精确，你必须首先将颜色转换为线性颜色空间(应用逆图像-gamma)，对原色进行权重平均，如果你想显示颜色- 把亮度调回监控器伽马。
在深灰色中，忽略伽玛和正确伽玛之间的亮度差异高达20%。
