基于Gacek的答案，但直接返回颜色常数(其他修改见下文):

public Color ContrastColor(Color iColor)
{
  // Calculate the perceptive luminance (aka luma) - human eye favors green color... 
  double luma = ((0.299 * iColor.R) + (0.587 * iColor.G) + (0.114 * iColor.B)) / 255;

  // Return black for bright colors, white for dark colors
  return luma > 0.5 ? Color.Black : Color.White;
}

注意:我去掉了亮度值的反转，使明亮的颜色有一个更高的值，这对我来说似乎更自然，也是“默认”的计算方法。 (编辑:这在原来的答案中也被采用了)

我使用了与Gacek相同的常数，因为它们非常适合我。

你也可以使用下面的签名来实现这个扩展方法:

public static Color ContrastColor(this Color iColor)

然后，您可以轻松地将其称为via foregroundColor = backgroundColor.ContrastColor()。

我本想对@MichaelChirico的回答发表评论，但我没有足够的声誉。这里有一个在R中返回颜色的例子:

get_text_colour <- function(
    background_colour,
    light_text_colour = 'white',
    dark_text_colour = 'black',
    threshold = 0.5
) {

    background_luminance <- c( 
        c( .299, .587, .114 ) %*% col2rgb( background_colour ) / 255
    )

    return(
        ifelse(
            background_luminance < threshold,
            light_text_colour,
            dark_text_colour
        )
    )
}

> get_text_colour( background_colour = 'blue' )
[1] "white"

> get_text_colour( background_colour = c( 'blue', 'yellow', 'pink' ) )
[1] "white" "black" "black"

> get_text_colour( background_colour = c('black', 'white', '#236FAB', 'darkred', '#01F11F') )
[1] "white" "black" "white" "white" "black"

我也遇到过类似的问题。我必须找到一种选择对比字体颜色的好方法，以便在色度/热图上显示文本标签。它必须是通用的方法，生成的颜色必须“好看”，这意味着简单地生成互补色并不是一个好的解决方案——有时它会生成奇怪的、非常强烈的颜色，很难观察和阅读。

经过长时间的测试和尝试解决这个问题，我发现最好的解决方案是选择白色字体的“深色”，和黑色字体的“明亮”的颜色。

下面是我在c#中使用的一个函数示例:

Color ContrastColor(Color color)
{
    int d = 0;
    
    // Counting the perceptive luminance - human eye favors green color...      
    double luminance = (0.299 * color.R + 0.587 * color.G + 0.114 * color.B)/255;
    
    if (luminance > 0.5)
       d = 0; // bright colors - black font
    else
       d = 255; // dark colors - white font
                
    return  Color.FromArgb(d, d, d);
}

这种方法在许多不同的颜色尺度(彩虹，灰度，热，冰，和许多其他)下进行了测试，这是我发现的唯一“通用”方法。

编辑 改变计算a的公式为“感知亮度”-它真的看起来更好!已经在我的软件中实现了，看起来很棒。

编辑2 @WebSeed提供了这个算法的一个很好的工作示例:http://codepen.io/WebSeed/full/pvgqEq/

Javascript [ES2015]

const hexToLuma = (colour) => {
    const hex   = colour.replace(/#/, '');
    const r     = parseInt(hex.substr(0, 2), 16);
    const g     = parseInt(hex.substr(2, 2), 16);
    const b     = parseInt(hex.substr(4, 2), 16);

    return [
        0.299 * r,
        0.587 * g,
        0.114 * b
    ].reduce((a, b) => a + b) / 255;
};

objective-c的实现

+ (UIColor*) getContrastColor:(UIColor*) color {
    CGFloat red, green, blue, alpha;
    [color getRed:&red green:&green blue:&blue alpha:&alpha];
    double a = ( 0.299 * red + 0.587 * green + 0.114 * blue);
    return (a > 0.5) ? [[UIColor alloc]initWithRed:0 green:0 blue:0 alpha:1] : [[UIColor alloc]initWithRed:255 green:255 blue:255 alpha:1];
}

基于R版本的@Gacek的答案来获得亮度(你可以很容易地应用你自己的阈值)

# vectorized
luminance = function(col) c(c(.299, .587, .114) %*% col2rgb(col)/255)

用法:

luminance(c('black', 'white', '#236FAB', 'darkred', '#01F11F'))
# [1] 0.0000000 1.0000000 0.3730039 0.1629843 0.5698039