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
}

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。

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

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。]

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
}

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