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
与其迷失在这里提到的随机选择的公式中,我建议您使用W3C标准推荐的公式。
下面是WCAG 2.0 SC 1.4.3相对亮度和对比度公式的简单而精确的PHP实现。它生成的值适合于评估符合WCAG要求的比率,就像在这个页面上一样,因此适用于任何web应用程序。这对于移植到其他语言来说是微不足道的。
/**
* Calculate relative luminance in sRGB colour space for use in WCAG 2.0 compliance
* @link http://www.w3.org/TR/WCAG20/#relativeluminancedef
* @param string $col A 3 or 6-digit hex colour string
* @return float
* @author Marcus Bointon <marcus@synchromedia.co.uk>
*/
function relativeluminance($col) {
//Remove any leading #
$col = trim($col, '#');
//Convert 3-digit to 6-digit
if (strlen($col) == 3) {
$col = $col[0] . $col[0] . $col[1] . $col[1] . $col[2] . $col[2];
}
//Convert hex to 0-1 scale
$components = array(
'r' => hexdec(substr($col, 0, 2)) / 255,
'g' => hexdec(substr($col, 2, 2)) / 255,
'b' => hexdec(substr($col, 4, 2)) / 255
);
//Correct for sRGB
foreach($components as $c => $v) {
if ($v <= 0.04045) {
$components[$c] = $v / 12.92;
} else {
$components[$c] = pow((($v + 0.055) / 1.055), 2.4);
}
}
//Calculate relative luminance using ITU-R BT. 709 coefficients
return ($components['r'] * 0.2126) + ($components['g'] * 0.7152) + ($components['b'] * 0.0722);
}
/**
* Calculate contrast ratio acording to WCAG 2.0 formula
* Will return a value between 1 (no contrast) and 21 (max contrast)
* @link http://www.w3.org/TR/WCAG20/#contrast-ratiodef
* @param string $c1 A 3 or 6-digit hex colour string
* @param string $c2 A 3 or 6-digit hex colour string
* @return float
* @author Marcus Bointon <marcus@synchromedia.co.uk>
*/
function contrastratio($c1, $c2) {
$y1 = relativeluminance($c1);
$y2 = relativeluminance($c2);
//Arrange so $y1 is lightest
if ($y1 < $y2) {
$y3 = $y1;
$y1 = $y2;
$y2 = $y3;
}
return ($y1 + 0.05) / ($y2 + 0.05);
}
其他回答
与其迷失在这里提到的随机选择的公式中,我建议您使用W3C标准推荐的公式。
下面是WCAG 2.0 SC 1.4.3相对亮度和对比度公式的简单而精确的PHP实现。它生成的值适合于评估符合WCAG要求的比率,就像在这个页面上一样,因此适用于任何web应用程序。这对于移植到其他语言来说是微不足道的。
/**
* Calculate relative luminance in sRGB colour space for use in WCAG 2.0 compliance
* @link http://www.w3.org/TR/WCAG20/#relativeluminancedef
* @param string $col A 3 or 6-digit hex colour string
* @return float
* @author Marcus Bointon <marcus@synchromedia.co.uk>
*/
function relativeluminance($col) {
//Remove any leading #
$col = trim($col, '#');
//Convert 3-digit to 6-digit
if (strlen($col) == 3) {
$col = $col[0] . $col[0] . $col[1] . $col[1] . $col[2] . $col[2];
}
//Convert hex to 0-1 scale
$components = array(
'r' => hexdec(substr($col, 0, 2)) / 255,
'g' => hexdec(substr($col, 2, 2)) / 255,
'b' => hexdec(substr($col, 4, 2)) / 255
);
//Correct for sRGB
foreach($components as $c => $v) {
if ($v <= 0.04045) {
$components[$c] = $v / 12.92;
} else {
$components[$c] = pow((($v + 0.055) / 1.055), 2.4);
}
}
//Calculate relative luminance using ITU-R BT. 709 coefficients
return ($components['r'] * 0.2126) + ($components['g'] * 0.7152) + ($components['b'] * 0.0722);
}
/**
* Calculate contrast ratio acording to WCAG 2.0 formula
* Will return a value between 1 (no contrast) and 21 (max contrast)
* @link http://www.w3.org/TR/WCAG20/#contrast-ratiodef
* @param string $c1 A 3 or 6-digit hex colour string
* @param string $c2 A 3 or 6-digit hex colour string
* @return float
* @author Marcus Bointon <marcus@synchromedia.co.uk>
*/
function contrastratio($c1, $c2) {
$y1 = relativeluminance($c1);
$y2 = relativeluminance($c2);
//Arrange so $y1 is lightest
if ($y1 < $y2) {
$y3 = $y1;
$y1 = $y2;
$y2 = $y3;
}
return ($y1 + 0.05) / ($y2 + 0.05);
}
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。
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%。
把这看作是对Myndex的精彩回答的补充。正如他(和其他人)解释的那样,计算RGB颜色的相对亮度(和感知亮度)的算法是设计用于线性RGB值的。你不能只是将它们应用到原始sRGB值上,并希望得到相同的结果。
理论上,这一切听起来都很棒,但我真的需要亲眼看看证据,所以,受到彼得·赫塔克(Petr Hurtak)的颜色渐变的启发,我自己做了一个。它们说明了两种最常见的算法(ITU-R建议BT.601和BT.709),并清楚地说明了为什么应该使用线性值(而不是伽玛校正值)进行计算。
首先,下面是旧的ITU BT.601算法的结果。左边的使用原始sRGB值。右边的使用线性值。
ITU-R BT.601颜色亮度梯度
0.299 r + 0.587 g + 0.114 b
在这个分辨率下,左边的照片实际上看起来非常好!但如果你仔细观察,你会发现一些问题。在更高的分辨率下,不需要的人工制品更加明显:
线性的不受这些影响,但是有很多干扰。让我们将其与ITU-R建议BT.709进行比较……
ITU-R BT.709颜色亮度梯度
0.2126 r + 0.7152 g + 0.0722 b
哦男孩。显然不打算与原始sRGB值一起使用!然而,这正是大多数人所做的!
在高分辨率下,你可以真正看到这个算法在使用线性值时是多么有效。它没有之前那个那么多噪音。虽然这些算法都不是完美的,但这个算法已经是最好的了。
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
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