使用问题中提到的技术，我提出了几个不同的版本。

每个方法都返回一个close值，但与其他方法不完全相同。另外，除了最后一种方法外，所有方法都以相同的速度运行，这取决于图像大小，速度要慢得多。

1. 将图像转换为灰度，返回平均像素亮度。

   def brightness( im_file ):
   

   im = Image.open(im_file).convert(‘L’)
   stat = ImageStat.Stat(im)
   return stat.mean[0]

2. 将图像转换为灰度，返回RMS像素亮度。

   def brightness( im_file ):
   

   im = Image.open(im_file).convert(‘L’)
   stat = ImageStat.Stat(im)
   return stat.rms[0]

3. 平均像素，然后转换为“感知的亮度”。

   def brightness( im_file ):
   

   im = Image.open(im_file)
   stat = ImageStat.Stat(im)
   r,g,b = stat.mean
   return math.sqrt(0.241(r2) + 0.691(g2) + 0.068*(b2))

4. 像素的RMS，然后转换为“感知的亮度”。

   def brightness( im_file ):
   

   im = Image.open(im_file)
   stat = ImageStat.Stat(im)
   r,g,b = stat.rms
   return math.sqrt(0.241(r2) + 0.691(g2) + 0.068*(b2))

5. 计算像素的“感知亮度”，然后返回平均值。

   def brightness( im_file ):
   

   im = Image.open(im_file)
   stat = ImageStat.Stat(im)
   gs = (math.sqrt(0.241(r2) + 0.691(g2) + 0.068*(b2))
   for r,g,b in im.getdata())
   return sum(gs)/stat.count[0]

更新测试结果
我对200张图像进行了仿真。我发现方法＃2，＃4给出几乎相同的结果。方法＃3，＃5也几乎相同。方法＃1紧跟在方法＃3，＃5之后（有一些例外）。