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

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。

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。]

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

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。

这里有一小段C代码，可以正确地计算可感知的亮度。

// reverses the rgb gamma
#define inverseGamma(t) (((t) <= 0.0404482362771076) ? ((t)/12.92) : pow(((t) + 0.055)/1.055, 2.4))

//CIE L*a*b* f function (used to convert XYZ to L*a*b*)  http://en.wikipedia.org/wiki/Lab_color_space
#define LABF(t) ((t >= 8.85645167903563082e-3) ? powf(t,0.333333333333333) : (841.0/108.0)*(t) + (4.0/29.0))


float
rgbToCIEL(PIXEL p)
{
   float y;
   float r=p.r/255.0;
   float g=p.g/255.0;
   float b=p.b/255.0;

   r=inverseGamma(r);
   g=inverseGamma(g);
   b=inverseGamma(b);

   //Observer = 2°, Illuminant = D65 
   y = 0.2125862307855955516*r + 0.7151703037034108499*g + 0.07220049864333622685*b;

   // At this point we've done RGBtoXYZ now do XYZ to Lab

   // y /= WHITEPOINT_Y; The white point for y in D65 is 1.0

    y = LABF(y);

   /* This is the "normal conversion which produces values scaled to 100
    Lab.L = 116.0*y - 16.0;
   */
   return(1.16*y - 0.16); // return values for 0.0 >=L <=1.0
}