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。

The inverse-gamma formula by Jive Dadson needs to have the half-adjust removed when implemented in Javascript, i.e. the return from function gam_sRGB needs to be return int(v*255); not return int(v*255+.5); Half-adjust rounds up, and this can cause a value one too high on a R=G=B i.e. grey colour triad. Greyscale conversion on a R=G=B triad should produce a value equal to R; it's one proof that the formula is valid. See Nine Shades of Greyscale for the formula in action (without the half-adjust).

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

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。

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。]

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。