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。
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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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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%。
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
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。
有趣的是,RGB=>HSV的公式只是使用v=MAX3(r,g,b)。换句话说,你可以用(r,g,b)的最大值作为HSV中的V。
我查了一下,在Hearn & Baker的575页,这也是他们计算“价值”的方法。
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。]