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。

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

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)
    );
}

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

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。