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
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
}
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。
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
今天我用javascript解决了一个类似的任务。 我已经确定了这个getPerceivedLightness(rgb)函数的HEX rgb颜色。 利用Fairchild和Perrotta公式对Helmholtz-Kohlrausch效应进行了亮度校正。
/**
* Converts RGB color to CIE 1931 XYZ color space.
* https://www.image-engineering.de/library/technotes/958-how-to-convert-between-srgb-and-ciexyz
* @param {string} hex
* @return {number[]}
*/
export function rgbToXyz(hex) {
const [r, g, b] = hexToRgb(hex).map(_ => _ / 255).map(sRGBtoLinearRGB)
const X = 0.4124 * r + 0.3576 * g + 0.1805 * b
const Y = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b
const Z = 0.0193 * r + 0.1192 * g + 0.9505 * b
// For some reason, X, Y and Z are multiplied by 100.
return [X, Y, Z].map(_ => _ * 100)
}
/**
* Undoes gamma-correction from an RGB-encoded color.
* https://en.wikipedia.org/wiki/SRGB#Specification_of_the_transformation
* https://stackoverflow.com/questions/596216/formula-to-determine-brightness-of-rgb-color
* @param {number}
* @return {number}
*/
function sRGBtoLinearRGB(color) {
// Send this function a decimal sRGB gamma encoded color value
// between 0.0 and 1.0, and it returns a linearized value.
if (color <= 0.04045) {
return color / 12.92
} else {
return Math.pow((color + 0.055) / 1.055, 2.4)
}
}
/**
* Converts hex color to RGB.
* https://stackoverflow.com/questions/5623838/rgb-to-hex-and-hex-to-rgb
* @param {string} hex
* @return {number[]} [rgb]
*/
function hexToRgb(hex) {
const match = /^#?([a-f\d]{2})([a-f\d]{2})([a-f\d]{2})$/i.exec(hex)
if (match) {
match.shift()
return match.map(_ => parseInt(_, 16))
}
}
/**
* Converts CIE 1931 XYZ colors to CIE L*a*b*.
* The conversion formula comes from <http://www.easyrgb.com/en/math.php>.
* https://github.com/cangoektas/xyz-to-lab/blob/master/src/index.js
* @param {number[]} color The CIE 1931 XYZ color to convert which refers to
* the D65/2° standard illuminant.
* @returns {number[]} The color in the CIE L*a*b* color space.
*/
// X, Y, Z of a "D65" light source.
// "D65" is a standard 6500K Daylight light source.
// https://en.wikipedia.org/wiki/Illuminant_D65
const D65 = [95.047, 100, 108.883]
export function xyzToLab([x, y, z]) {
[x, y, z] = [x, y, z].map((v, i) => {
v = v / D65[i]
return v > 0.008856 ? Math.pow(v, 1 / 3) : v * 7.787 + 16 / 116
})
const l = 116 * y - 16
const a = 500 * (x - y)
const b = 200 * (y - z)
return [l, a, b]
}
/**
* Converts Lab color space to Luminance-Chroma-Hue color space.
* http://www.brucelindbloom.com/index.html?Eqn_Lab_to_LCH.html
* @param {number[]}
* @return {number[]}
*/
export function labToLch([l, a, b]) {
const c = Math.sqrt(a * a + b * b)
const h = abToHue(a, b)
return [l, c, h]
}
/**
* Converts a and b of Lab color space to Hue of LCH color space.
* https://stackoverflow.com/questions/53733379/conversion-of-cielab-to-cielchab-not-yielding-correct-result
* @param {number} a
* @param {number} b
* @return {number}
*/
function abToHue(a, b) {
if (a >= 0 && b === 0) {
return 0
}
if (a < 0 && b === 0) {
return 180
}
if (a === 0 && b > 0) {
return 90
}
if (a === 0 && b < 0) {
return 270
}
let xBias
if (a > 0 && b > 0) {
xBias = 0
} else if (a < 0) {
xBias = 180
} else if (a > 0 && b < 0) {
xBias = 360
}
return radiansToDegrees(Math.atan(b / a)) + xBias
}
function radiansToDegrees(radians) {
return radians * (180 / Math.PI)
}
function degreesToRadians(degrees) {
return degrees * Math.PI / 180
}
/**
* Saturated colors appear brighter to human eye.
* That's called Helmholtz-Kohlrausch effect.
* Fairchild and Pirrotta came up with a formula to
* calculate a correction for that effect.
* "Color Quality of Semiconductor and Conventional Light Sources":
* https://books.google.ru/books?id=ptDJDQAAQBAJ&pg=PA45&lpg=PA45&dq=fairchild+pirrotta+correction&source=bl&ots=7gXR2MGJs7&sig=ACfU3U3uIHo0ZUdZB_Cz9F9NldKzBix0oQ&hl=ru&sa=X&ved=2ahUKEwi47LGivOvmAhUHEpoKHU_ICkIQ6AEwAXoECAkQAQ#v=onepage&q=fairchild%20pirrotta%20correction&f=false
* @return {number}
*/
function getLightnessUsingFairchildPirrottaCorrection([l, c, h]) {
const l_ = 2.5 - 0.025 * l
const g = 0.116 * Math.abs(Math.sin(degreesToRadians((h - 90) / 2))) + 0.085
return l + l_ * g * c
}
export function getPerceivedLightness(hex) {
return getLightnessUsingFairchildPirrottaCorrection(labToLch(xyzToLab(rgbToXyz(hex))))
}
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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