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
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。
其他回答
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。
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。
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)
);
}
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);
}
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。
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