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

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)

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

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。

我已经在接受的答案中对三种算法做了比较。我循环生成颜色，大约每400个颜色使用一次。每种颜色由2x2像素表示，颜色从最深到最浅(从左到右，从上到下)排序。

第一张图片-亮度(相对)

0.2126 * R + 0.7152 * G + 0.0722 * B

第二张图片- http://www.w3.org/TR/AERT#color-contrast

0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B

第三张图片- HSP颜色模型

sqrt(0.299 * R^2 + 0.587 * G^2 + 0.114 * B^2)

第4张图- WCAG 2.0 SC 1.4.3相对亮度和对比度公式(见@Synchro的答案在这里)

根据一行中的颜色数量，有时可以在第一张和第二张图片上发现图案。我从第3或第4算法的图片上没有发现任何模式。

如果我必须选择，我会选择算法3，因为它更容易实现，比4快33%。

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%。