如果透明度为 1，强度是 RGB 值的幅度，因此您可以通过 rgb 值的总和获得亮度，1,1,1 是白色。0,0,0 为黑色。平均整个图像，你就有了它的强度。

它也是 HSV 的 V 值，所以你可以使用 rgb 或 hsv，映射每个像素的平均 v，你也有它的强度。

我认为对于相同的数字级别，蓝色、绿色和红色在眼睛看来是相同的亮度，但是如果眼睛以非线性方式感知到强度差异很小的三者，您可能会得到一些学术研究并绘制图表它的心理强度值取决于颜色。

您可以在此处找到从 RGB 空间到 HSV 的映射： https ://math.stackexchange.com/questions/556341/rgb-to-hsv-color-conversion-algorithm

其他空间可以参考视觉建模教材，即：Digital video quality, Stefan Winkler

感知到的色调和饱和度是另一回事。您不会发现检查 HSV 的组件那么容易。

首先是屏幕颜色传输输出的明显（通常不可观察）因素和您所在房间的环境（点亮的灯？中午？）。

其次，您可以观察到的上下文，即图像的上下文。可以模拟低级到中级的视觉机制来尝试估计感知色调。这也可以一直到高级别的，例如：相同的像素颜色红色可以出现在具有镜面反射的草莓上，就像在谋杀现场中发现的那样...... 是不是很诡异？！