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

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“接受”的答案是不正确和不完整的

唯一准确的答案是@ ji- dadson和@EddingtonsMonkey的答案，并支持@ niles -pipenbrinck。其他答案(包括已接受的答案)链接到或引用了错误的、不相关的、过时的或坏的来源。

简要:

sRGB必须在应用系数之前线性化。 亮度(L或Y)与光一样是线性的。 感知亮度(L*)与人类感知一样是非线性的。 HSV和HSL在感知方面甚至远不准确。 sRGB的IEC标准指定阈值为0.04045，而不是0.03928(这是来自过时的早期草案)。 为了有用(即相对于感知)，欧几里得距离需要一个感知一致的笛卡尔向量空间，如CIELAB。sRGB不是其中之一。

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以下是正确而完整的回答:

由于这条线索在搜索引擎中出现频率很高，我添加了这个答案来澄清关于这个主题的各种误解。

亮度是光的线性测量，对正常视力进行光谱加权，但对亮度的非线性感知不进行调整。它可以是相对度量，如CIEXYZ中的Y，或L, cd/m2的绝对度量(不要与L*混淆)。

一些视觉模型如CIELAB使用感知明度，这里L* (Lstar)为感知明度值，且为非线性，以近似人类视觉非线性响应曲线。(也就是说，对知觉是线性的，但因此对光是非线性的)。

亮度是一种感知属性，它不具有“物理”度量。然而，一些颜色外观模型确实有一个值，通常用“Q”表示感知亮度，这与感知亮度不同。

Luma (Y´')是一种伽玛编码的加权信号，用于某些视频编码(Y´I´Q´)。不要与线性亮度混淆。

Gamma或传递曲线(TRC)是一种通常与感知曲线相似的曲线，通常用于存储或广播图像数据，以减少感知噪声和/或提高数据利用率(以及相关原因)。

为了确定感知亮度，首先将gamma编码的R´G´B´图像值转换为线性亮度(L或Y)，然后转换为非线性感知亮度(L*)

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寻找亮度:

.．.因为很明显它在某个地方丢失了……

第一步:

将所有sRGB 8位整数值转换为十进制0.0-1.0

  vR = sR / 255;
  vG = sG / 255;
  vB = sB / 255;

第二步:

将gamma编码的RGB转换为线性值。例如，sRGB(计算机标准)要求功率曲线约为V^2.2，尽管“准确的”变换是:

其中V´为sRGB的伽玛编码R、G或B通道。 伪代码:

function sRGBtoLin(colorChannel) {
        // Send this function a decimal sRGB gamma encoded color value
        // between 0.0 and 1.0, and it returns a linearized value.

    if ( colorChannel <= 0.04045 ) {
            return colorChannel / 12.92;
        } else {
            return pow((( colorChannel + 0.055)/1.055),2.4);
        }
    }

第三步:

要找到亮度(Y)，应用sRGB的标准系数:

使用上述函数的伪代码:

Y = (0.2126 * sRGBtoLin(vR) + 0.7152 * sRGBtoLin(vG) + 0.0722 * sRGBtoLin(vB))

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找到可感知的轻盈:

步骤四:

从上面取亮度Y，变换为L*

伪代码:

function YtoLstar(Y) {
        // Send this function a luminance value between 0.0 and 1.0,
        // and it returns L* which is "perceptual lightness"

    if ( Y <= (216/24389)) {       // The CIE standard states 0.008856 but 216/24389 is the intent for 0.008856451679036
            return Y * (24389/27);  // The CIE standard states 903.3, but 24389/27 is the intent, making 903.296296296296296
        } else {
            return pow(Y,(1/3)) * 116 - 16;
        }
    }

L*是一个从0(黑色)到100(白色)的值，其中50是感知的“中间灰色”。L* = 50相当于Y = 18.4，换句话说，一张18%的灰卡，代表一张照片曝光的中间(安塞尔·亚当斯V区)。

引用:

IEC 61966-2-1:1999标准 维基百科sRGB 维基百科CIELAB 维基百科CIEXYZ Charles Poynton的Gamma常见问题解答

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。]

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。

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

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