界面设计的可访问性——设计与颜色

本文讨论了颜色在UI设计中的应用及其对可访问性的影响,特别是对于色盲或色弱用户。介绍了如何使用颜色对比度提高用户体验,并推荐了几种工具帮助设计师选择合适的颜色组合。

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一个设计优秀的产品,可访问性对所有用户来说都是很高的,本文主要关注可访问性中颜色的运用。

颜色和对比

确保界面设计中的颜色对用户来说是易于访问的,这是视觉设计师最重要的工作。应该使用颜色和对比度来帮助用户看到并理解应用程序的内容、交互元素。

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根据W3C Web内容的可访问性指南(WCAG),小型文本与背景的比例至少是4.5:1,大型文本(14pt的粗体/18pt常规体或以上)应该有一个至少3:1的对比度。这条规则可以帮助人们在屏幕上看清使用了不同颜色的文字。具体数值不用去关心,根据设计者的感觉足以应付。

但对于有些色弱或色盲用户来说,他们看到的颜色有所不同,所以在设计的时候还是要尽量选择对比度较高的组合。

像Color Safe这样的在线工具可以帮助你在设计的时候挑选可访问性高的颜色组合。
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还有WebAIM,WebAIM色彩对比检查器可以帮你测试它们是否是比较优良的组合。
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提示:探索各种颜色组合方式。为你的应用程序选择原色、次级色和强调色的组合,提高可用性。确保不同元素之间足够的色彩对比度,这样即使是某些有视力障碍的用户也可以很好的使用你的应用程序。

不要只依赖于颜色

根据调查,男性中的1/12、女性中的1/200为色盲,如果仅仅用颜色来传达信息,他们看到的颜色与我们不同(不是同一个色),手机屏幕不像红绿灯,现在大部分红绿灯在设计之初就已经考虑到这点,比如在绿灯加了一些蓝光,红灯加了一些橙光。
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在下面的示例中,如果表单字段的设计只依赖颜色(红色和绿色)来表示这个地方有没有错误,你可以想象一下这个场景,提交的时候跳出一条信息“你提交的信息有误,请重试”,而没有什么说明到底是哪个文本框,是不是会崩溃。这是一个典型的场景,色盲用户每天都会面对的问题,因为他们无法区分以红色突出显示的字段。

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有许多方法可以解决这个问题。一个方法是使用两个颜色和标签,像下面的示例。
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一个很好的例子,这是Facebook的表单字段和错误消息。在所有错误的地方它都有红色圆圈图标。还用文本标注来解释这个地方错在哪了。
图片描述注册表单
据说Facebook的标志和蓝色配色方案是专门为马克·扎克伯格选的,因为他是红绿色盲。

在设计的时候,你可以模拟色盲看到的颜色场景。在Adobe Photoshop中:

将图像转换为RGB模式(此方案能够为色盲提供最准确的结果)。

选择View > Proof Setup > Color Blindness,然后选择Protanopia-type或Deuteranopia-type。
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提示:不要只使用颜色来传达意义。确保在不能很好的分辨颜色的时候使用文本和图形让人理解。

结论:

我们不是为设计师设计,我们是为用户设计。

尽管本文主要针对手机UI设计,但它可以适用于几乎任何其他设计项目。

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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