我想知道这些rgb系数是如何确定的。我自己做了一个实验，得出了以下结论:

Y = 0.267 R + 0.642 G + 0.091 B

接近，但与长期建立的ITU系数明显不同。我想知道这些系数是否对每个观察者来说都是不同的，因为我们眼睛视网膜上的视锥细胞和视杆细胞的数量都是不同的，尤其是不同类型的视锥细胞之间的比例可能是不同的。

供参考:

这是BT . 709:

Y = 0.2126 R + 0.7152 G + 0.0722 B

这是BT . 601:

Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B

我在亮红色、亮绿色和亮蓝色的背景上快速移动一个小灰色条，并调整灰色，直到它尽可能地融合在一起。我还用其他色调重复了这个测试。我在不同的显示器上重复了测试，即使是gamma因子固定为3.0的显示器，但在我看来都是一样的。更重要的是，ITU系数对我的眼睛来说是错误的。

是的，我对颜色的视觉应该是正常的。

为了清晰起见，使用平方根的公式必须是

√(系数* (colour_value^2))

not

√(系数*颜色值)^2

证明这一点的证据在于将R=G=B三位一体转换为灰度R。只有当你将颜色值平方，而不是颜色值乘以系数时，这才成立。参见灰色的九种色调

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

The inverse-gamma formula by Jive Dadson needs to have the half-adjust removed when implemented in Javascript, i.e. the return from function gam_sRGB needs to be return int(v*255); not return int(v*255+.5); Half-adjust rounds up, and this can cause a value one too high on a R=G=B i.e. grey colour triad. Greyscale conversion on a R=G=B triad should produce a value equal to R; it's one proof that the formula is valid. See Nine Shades of Greyscale for the formula in action (without the half-adjust).

正如@Nils Pipenbrinck所提到的:

所有这些方程在实践中都很有效，但如果你需要非常精确，你就必须[做一些额外的gamma东西]。在深灰色中，忽略伽玛和正确伽玛之间的亮度差异高达20%。

这里有一个完全自包含的JavaScript函数，它做了“额外的”工作来获得额外的准确性。它基于Jive Dadson对这个问题的c++回答。

// Returns greyscale "brightness" (0-1) of the given 0-255 RGB values
// Based on this C++ implementation: https://stackoverflow.com/a/13558570/11950764
function rgbBrightness(r, g, b) {
  let v = 0;
  v += 0.212655 * ((r/255) <= 0.04045 ? (r/255)/12.92 : Math.pow(((r/255)+0.055)/1.055, 2.4));
  v += 0.715158 * ((g/255) <= 0.04045 ? (g/255)/12.92 : Math.pow(((g/255)+0.055)/1.055, 2.4));
  v += 0.072187 * ((b/255) <= 0.04045 ? (b/255)/12.92 : Math.pow(((b/255)+0.055)/1.055, 2.4));
  return v <= 0.0031308 ? v*12.92 : 1.055 * Math.pow(v,1.0/2.4) - 0.055;
}

请参阅Myndex的答案以获得更准确的计算。

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。