RGB値を指定して、色の明るさを決定するための何らかの数式またはアルゴリズムを探しています。RGB値を加算して、合計が高くなるほど明るくなることは簡単ではありませんが、どこから始めればよいか途方に暮れています。
RGB値を指定して、色の明るさを決定するための何らかの数式またはアルゴリズムを探しています。RGB値を加算して、合計が高くなるほど明るくなることは簡単ではありませんが、どこから始めればよいか途方に暮れています。
回答:
明るさですか?知覚された明るさ?輝度?
(0.2126*R + 0.7152*G + 0.0722*B)
[1](0.299*R + 0.587*G + 0.114*B)
[2]sqrt( 0.241*R^2 + 0.691*G^2 + 0.068*B^2 )
sqrt( 0.299*R^2 + 0.587*G^2 + 0.114*B^2 )
(@MatthewHerbstに感謝)[3]0.299*(R^2)
(べき乗は乗算の前に行われるため)
あなたが探しているのは、RGB- > Luma変換式だと思います。
フォトメトリック/デジタルITU BT.709:
Y = 0.2126 R + 0.7152 G + 0.0722 B
デジタルITU BT.601(RおよびBコンポーネントにより多くの重みを与える):
Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B
精度とパフォーマンスのトレードオフを喜んで行う場合、これには2つの近似式があります。
Y = 0.33 R + 0.5 G + 0.16 B
Y = 0.375 R + 0.5 G + 0.125 B
これらは次のようにすばやく計算できます。
Y = (R+R+B+G+G+G)/6
Y = (R+R+R+B+G+G+G+G)>>3
Blue
+ 3 * Green)/ 6、2 つ目は(3 * Red + Blue
+ 4 * Green)>> 3です。確かに、どちらのクイック近似でも、Blueは最も低い重みを持っていますが、それでもまだ存在しています。
Y = (R<<1+R+G<<2+B)>>3
(これは、ARMでのCPUサイクルが3〜4サイクルだけです)。
受け入れられた回答で3つのアルゴリズムを比較しました。サイクルで色を生成し、約400番目の色のみが使用されました。各色は2x2ピクセルで表され、色は最も暗い色から最も明るい色(左から右、上から下)に並べ替えられます。
1枚目の画像- 輝度(相対)
0.2126 * R + 0.7152 * G + 0.0722 * B
2番目の画像-http://www.w3.org/TR/AERT#color-contrast
0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B
3番目の画像 -HSPカラーモデル
sqrt(0.299 * R^2 + 0.587 * G^2 + 0.114 * B^2)
4番目の画像-WCAG 2.0 SC 1.4.3 相対輝度およびコントラスト比の式(@Synchroの回答はこちらを参照)
1行の色数によっては、1番目と2番目の画像にパターンが見つかることがあります。3番目または4番目のアルゴリズムで画像にパターンを見つけたことはありません。
選択する必要がある場合は、実装がはるかに簡単で、4番目よりも約33%速いので、アルゴリズム番号3を使用します。
^2
及びsqrt
第三の式に含まれるRGB非線形の代わりからRGB線形近似の迅速な方法である^2.2
と^(1/2.2)
それがより正確であろう。残念ながら、線形入力の代わりに非線形入力を使用することは非常に一般的です。
以下は、ブラウザなどで使用されるsRGB画像をグレースケールに変換するための唯一の正しいアルゴリズムです。
内積を計算する前に、色空間にガンマ関数の逆関数を適用する必要があります。次に、削減した値にガンマ関数を適用します。ガンマ関数の組み込みに失敗すると、最大20%のエラーが発生する可能性があります。
一般的なコンピューターの場合、色空間はsRGBです。sRGBの正しい数値は約です。0.21、0.72、0.07。sRGBのガンマは、指数を1 /(2.2)で近似する複合関数です。これがC ++の全体です。
// 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)
);
}
正確な唯一の回答は、@ jive-dadsonと@EddingtonsMonkeyの回答であり、サポートでは@ nils-pipenbrinckです。その他の回答(承認されたものを含む)は、間違っている、無関係である、時代遅れである、または壊れているソースへのリンクまたは引用です。
このスレッドは検索エンジンでよく表示されるため、この回答を追加して、テーマに関するさまざまな誤解を明確にします。
明るさは知覚属性であり、直接的な測定値はありません。
知覚される明度は、CIELABなどのいくつかのビジョンモデルによって測定されます。ここで、L *(Lstar)は知覚明度の尺度であり、人間の視覚の非線形応答曲線を近似するために非線形です。
輝度は、通常の視覚に対してスペクトル的に重み付けされた光の線形測定ですが、明度の非線形知覚に対して調整されていません。
Luma(Y´プライム)は、一部のビデオエンコーディングで使用されるガンマエンコードされた重み付け信号です。線形輝度と混同しないでください。
ガンマまたは伝達曲線(TRC)は、知覚曲線によく似た曲線であり、知覚されるノイズを減らしたり、データ使用率(および関連する理由)を改善したりするために、一般にストレージまたはブロードキャストの画像データに適用されます。
知覚される明度を決定するには、まずガンマエンコードされたR´G´B´画像値を線形輝度(L
またはY
)に変換し、次に非線形知覚明度(L*
)に変換します。
...どこかで失われたようです...
すべてのsRGB 8ビット整数値を10進数0.0-1.0に変換します
vR = sR / 255;
vG = sG / 255;
vB = sB / 255;
ガンマエンコードされたRGBを線形値に変換します。たとえばsRGB(コンピュータ標準)では、約V ^ 2.2の電力曲線が必要ですが、「正確な」変換は次のとおりです。
V´は、sRGBのガンマエンコードされたR、G、またはBチャネルです。
疑似コード:
function sRGBtoLin(colorChannel) {
// Send this function a decimal sRGB gamma encoded color value
// between 0.0 and 1.0, and it returns a linearized value.
if ( colorChannel <= 0.04045 ) {
return colorChannel / 12.92;
} else {
return pow((( colorChannel + 0.055)/1.055),2.4));
}
}
輝度(Y)を見つけるには、sRGBの標準係数を適用します。
上記の関数を使用した疑似コード:
Y = (0.2126 * sRGBtoLin(vR) + 0.7152 * sRGBtoLin(vG) + 0.0722 * sRGBtoLin(vB))
上から輝度Yを取り、L *に変換します
function YtoLstar(Y) {
// Send this function a luminance value between 0.0 and 1.0,
// and it returns L* which is "perceptual lightness"
if ( Y <= (216/24389) { // The CIE standard states 0.008856 but 216/24389 is the intent for 0.008856451679036
return Y * (24389/27); // The CIE standard states 903.3, but 24389/27 is the intent, making 903.296296296296296
} else {
return pow(Y,(1/3)) * 116 - 16;
}
}
L *は0(黒)〜100(白)の値で、50は知覚的な「中間の灰色」です。L * = 50は、Y = 18.4に相当します。つまり、18%グレーのカードで、写真の露出の中央(Ansel AdamsゾーンV)を表しています。
IEC 61966-2-1:1999 Standard
Wikipedia sRGB
Wikipedia CIELAB
Wikipedia CIEXYZ
Charles Poyntonのガンマに関するFAQ
Luma=rgb2gray(RGB);LAB=rgb2lab(RGB);LAB(:,:,2:3)=0;PerceptualGray=lab2rgb(LAB);
L*a*b*
多くの心理物理学的属性は考慮されていません。ヘルムホルツコールラウシュ効果は1つですが、他にも多数あります。CIELABは、決して「完全な」画像評価モデルではありません。私の投稿では、非常に深い特徴点に出くわすことなく、基本的な概念をできる限り完全にカバーしようとしていました。ハントモデル、フェアチャイルドモデルなどは、より完全な仕事をしますが、かなり複雑でもあります。
色の「明るさ」を計算する優れた機能を果たすこのコード(C#で記述)を見つけました。このシナリオでは、コードは色の上に白または黒のテキストを配置するかどうかを決定しようとしています。
興味深いことに、RGB => HSVのこの公式では、v = MAX3(r、g、b)を使用します。つまり、HSVのVとして(r、g、b)の最大値を使用できます。
私がチェックしたところ、Hearn&Bakerの 575ページで、これは彼らが「値」を計算する方法でもあります。
ここで言及されている式のランダムな選択の中で迷うのではなく、W3C標準で推奨されている式を使用することをお勧めします。
これは、WCAG 2.0 SC 1.4.3の 相対輝度とコントラスト比の式の単純ですが正確なPHP実装です。このページのように、WCAGコンプライアンスに必要な比率を評価するために適切な値を生成します。したがって、どのWebアプリにも適切で適切な値です。これは他の言語に移植するのは簡単です。
/**
* 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) / ($y2 + 0.05);
}
他のすべての人が言ったことを追加するには:
これらの式はすべて実際にはある程度うまく機能しますが、非常に正確にする必要がある場合は、最初に色を線形色空間に変換し(逆イメージガンマを適用)、原色の重み付け平均を行い、必要に応じて色を表示する-輝度をモニターのガンマに戻します。
ガンマを無視することと適切なガンマを実行することの間の輝度差は、暗い灰色で最大20%です。
私は今日、JavaScriptで同様のタスクを解決していました。私はこのgetPerceivedLightness(rgb)
関数をHEX RGBカラー用に解決しました。輝度補正のためのフェアチャイルドとペロッタの公式を介して、ヘルムホルツコールラウシュ効果を扱います。
/**
* Converts RGB color to CIE 1931 XYZ color space.
* https://www.image-engineering.de/library/technotes/958-how-to-convert-between-srgb-and-ciexyz
* @param {string} hex
* @return {number[]}
*/
export function rgbToXyz(hex) {
const [r, g, b] = hexToRgb(hex).map(_ => _ / 255).map(sRGBtoLinearRGB)
const X = 0.4124 * r + 0.3576 * g + 0.1805 * b
const Y = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b
const Z = 0.0193 * r + 0.1192 * g + 0.9505 * b
// For some reason, X, Y and Z are multiplied by 100.
return [X, Y, Z].map(_ => _ * 100)
}
/**
* Undoes gamma-correction from an RGB-encoded color.
* https://en.wikipedia.org/wiki/SRGB#Specification_of_the_transformation
* /programming/596216/formula-to-determine-brightness-of-rgb-color
* @param {number}
* @return {number}
*/
function sRGBtoLinearRGB(color) {
// Send this function a decimal sRGB gamma encoded color value
// between 0.0 and 1.0, and it returns a linearized value.
if (color <= 0.04045) {
return color / 12.92
} else {
return Math.pow((color + 0.055) / 1.055, 2.4)
}
}
/**
* Converts hex color to RGB.
* /programming/5623838/rgb-to-hex-and-hex-to-rgb
* @param {string} hex
* @return {number[]} [rgb]
*/
function hexToRgb(hex) {
const match = /^#?([a-f\d]{2})([a-f\d]{2})([a-f\d]{2})$/i.exec(hex)
if (match) {
match.shift()
return match.map(_ => parseInt(_, 16))
}
}
/**
* Converts CIE 1931 XYZ colors to CIE L*a*b*.
* The conversion formula comes from <http://www.easyrgb.com/en/math.php>.
* https://github.com/cangoektas/xyz-to-lab/blob/master/src/index.js
* @param {number[]} color The CIE 1931 XYZ color to convert which refers to
* the D65/2° standard illuminant.
* @returns {number[]} The color in the CIE L*a*b* color space.
*/
// X, Y, Z of a "D65" light source.
// "D65" is a standard 6500K Daylight light source.
// https://en.wikipedia.org/wiki/Illuminant_D65
const D65 = [95.047, 100, 108.883]
export function xyzToLab([x, y, z]) {
[x, y, z] = [x, y, z].map((v, i) => {
v = v / D65[i]
return v > 0.008856 ? Math.pow(v, 1 / 3) : v * 7.787 + 16 / 116
})
const l = 116 * y - 16
const a = 500 * (x - y)
const b = 200 * (y - z)
return [l, a, b]
}
/**
* Converts Lab color space to Luminance-Chroma-Hue color space.
* http://www.brucelindbloom.com/index.html?Eqn_Lab_to_LCH.html
* @param {number[]}
* @return {number[]}
*/
export function labToLch([l, a, b]) {
const c = Math.sqrt(a * a + b * b)
const h = abToHue(a, b)
return [l, c, h]
}
/**
* Converts a and b of Lab color space to Hue of LCH color space.
* /programming/53733379/conversion-of-cielab-to-cielchab-not-yielding-correct-result
* @param {number} a
* @param {number} b
* @return {number}
*/
function abToHue(a, b) {
if (a >= 0 && b === 0) {
return 0
}
if (a < 0 && b === 0) {
return 180
}
if (a === 0 && b > 0) {
return 90
}
if (a === 0 && b < 0) {
return 270
}
let xBias
if (a > 0 && b > 0) {
xBias = 0
} else if (a < 0) {
xBias = 180
} else if (a > 0 && b < 0) {
xBias = 360
}
return radiansToDegrees(Math.atan(b / a)) + xBias
}
function radiansToDegrees(radians) {
return radians * (180 / Math.PI)
}
function degreesToRadians(degrees) {
return degrees * Math.PI / 180
}
/**
* Saturated colors appear brighter to human eye.
* That's called Helmholtz-Kohlrausch effect.
* Fairchild and Pirrotta came up with a formula to
* calculate a correction for that effect.
* "Color Quality of Semiconductor and Conventional Light Sources":
* https://books.google.ru/books?id=ptDJDQAAQBAJ&pg=PA45&lpg=PA45&dq=fairchild+pirrotta+correction&source=bl&ots=7gXR2MGJs7&sig=ACfU3U3uIHo0ZUdZB_Cz9F9NldKzBix0oQ&hl=ru&sa=X&ved=2ahUKEwi47LGivOvmAhUHEpoKHU_ICkIQ6AEwAXoECAkQAQ#v=onepage&q=fairchild%20pirrotta%20correction&f=false
* @return {number}
*/
function getLightnessUsingFairchildPirrottaCorrection([l, c, h]) {
const l_ = 2.5 - 0.025 * l
const g = 0.116 * Math.abs(Math.sin(degreesToRadians((h - 90) / 2))) + 0.085
return l + l_ * g * c
}
export function getPerceivedLightness(hex) {
return getLightnessUsingFairchildPirrottaCorrection(labToLch(xyzToLab(rgbToXyz(hex))))
}
HSV色空間でうまくいくはずです。ウィキペディアの記事を参照してくださいです。作業している言語に応じて、。ライブラリ変換が行われる場合があります。
Hは色の数値である色相です(つまり、赤、緑...)。
Sは色の彩度、つまりどれだけ「濃い」か
Vは色の「明るさ」です。
RGB輝度値= 0.3 R + 0.59 G + 0.11 B
http://www.scantips.com/lumin.html
色がどれだけ白に近いかを探している場合は、ユークリッド距離(255、255、255)を使用できます。
RGBカラースペースは、L2ユークリッド距離に関して知覚的に不均一であると思います。均一なスペースには、CIE LABとLUVが含まれます。
Jive Dadsonによる逆ガンマ式は、Javascriptで実装するときに半調整を削除する必要があります。つまり、関数gam_sRGBからの戻り値は、int(v * 255)を返す必要があります。int(v * 255 + .5);を返しません。半調整は切り上げます。これにより、R = G = B、つまり灰色のトライアドで値が高すぎる可能性があります。R = G = Bトライアドのグレースケール変換は、Rに等しい値を生成する必要があります。これは、式が有効であることを証明するものの1つです。実際の計算式(半調整なし)については、9つの階調のグレースケールを参照してください。
それらのRGB係数はどのように決定されたのでしょうか。自分で実験を行ったところ、次のようになりました。
Y = 0.267 R + 0.642 G + 0.091 B
近いですが、長い間確立されているITU係数とは明らかに異なります。私たち全員の目の網膜上の錐体と桿体の量は異なる可能性があり、特に錐体の異なるタイプ間の比率が異なる可能性があるため、これらの係数は観察者ごとに異なる可能性があるのではないかと思います。
参考のために:
ITU BT.709:
Y = 0.2126 R + 0.7152 G + 0.0722 B
ITU BT.601:
Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B
テストは、明るい赤、明るい緑、明るい青の背景の上にある小さな灰色のバーをすばやく動かし、灰色ができるだけ溶けるまで調整して行いました。他の色合いでも同じテストを繰り返しました。さまざまなディスプレイでテストを繰り返しましたが、ガンマ係数が3.0に固定されているディスプレイでも同じですが、すべて同じように見えます。さらに、ITU係数は文字通り文字通り間違っています。
そして、はい、おそらく私は通常の色覚を持っています。
知覚された輝度を適切に計算する必要があるCコードの一部を次に示します。
// reverses the rgb gamma
#define inverseGamma(t) (((t) <= 0.0404482362771076) ? ((t)/12.92) : pow(((t) + 0.055)/1.055, 2.4))
//CIE L*a*b* f function (used to convert XYZ to L*a*b*) http://en.wikipedia.org/wiki/Lab_color_space
#define LABF(t) ((t >= 8.85645167903563082e-3) ? powf(t,0.333333333333333) : (841.0/108.0)*(t) + (4.0/29.0))
float
rgbToCIEL(PIXEL p)
{
float y;
float r=p.r/255.0;
float g=p.g/255.0;
float b=p.b/255.0;
r=inverseGamma(r);
g=inverseGamma(g);
b=inverseGamma(b);
//Observer = 2°, Illuminant = D65
y = 0.2125862307855955516*r + 0.7151703037034108499*g + 0.07220049864333622685*b;
// At this point we've done RGBtoXYZ now do XYZ to Lab
// y /= WHITEPOINT_Y; The white point for y in D65 is 1.0
y = LABF(y);
/* This is the "normal conversion which produces values scaled to 100
Lab.L = 116.0*y - 16.0;
*/
return(1.16*y - 0.16); // return values for 0.0 >=L <=1.0
}
Rで色の明るさを決定するために、RGBシステムカラーをHSVシステムカラーに変換します。
私のスクリプトでは、他の理由で以前にHEXシステムコードを使用していますが、RGBシステムコードでもで開始できますrgb2hsv {grDevices}
。ドキュメントはこちらです。
これが私のコードのこの部分です:
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
明確にするために、平方根を使用する式は
sqrt(coefficient * (colour_value^2))
ない
sqrt((coefficient * colour_value))^2
これの証明は、R = G = BトライアドのグレースケールRへの変換にあります。これは、カラー値と係数の積ではなく、カラー値を二乗した場合にのみ当てはまります。グレイスケールの9つの色合いを見る