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).

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。

方法可以根据您的需要而有所不同。以下是计算亮度的3种方法:

亮度(某些颜色空间的标准):(0.2126*R + 0.7152*G + 0.0722*B)光源 亮度(感知选项1):(0.299*R + 0.587*G + 0.114*B)光源 亮度(感知选项2，计算较慢):根号(0.241*R^2 + 0.691*G^2 + 0.068*B^2)→根号(0.299*R^2 + 0.587*G^2 + 0.114*B^2)(感谢@MatthewHerbst)来源

[编辑:添加了使用命名css颜色的例子，按每种方法排序。]

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。

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);
}

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