将颜色视为3维空间中的向量，然后可以使用3d毕达哥拉斯轻松计算出差异：

d = sqrt((r2-r1)^2 + (g2-g1)^2 + (b2-b1)^2)

但是，请注意，由于颜色可能不那么完美，因此可能需要调整颜色以避免它们具有相同的重要性。

例如，使用典型的加权方法：

d = sqrt(((r2-r1)*0.3)^2 + ((g2-g1)*0.59)^2 + ((b2-b1)*0.11)^2)

由于眼睛对绿色最敏感，而对蓝色最不敏感，因此，仅在蓝色成分上有所不同的两种颜色必须具有比在绿色成分上具有相同数值的颜色更大的数值差异，才能被认为“具有更大的差异”。

还有多种方法可以优化此计算。例如，由于您对实际d值并不真正感兴趣，因此可以省去平方根：

d =   ((r2-r1)*0.30)^2
    + ((g2-g1)*0.59)^2
    + ((b2-b1)*0.11)^2

请注意，在许多基于C语法的编程语言（如C＃）中，^并不是指“提高”的能力，而是“二进制异或”。

因此，如果这是C＃，则可以Math.Pow用来计算该部分，或者只是展开并进行乘法。

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：从Wikipedia上有关颜色差异的页面上判断，有各种标准可以处理感知差异。例如，一个叫做CIE94的L*C*h模型在颜色模型中使用了一个不同的公式，看起来值得研究，但这取决于您希望它的精确度。