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色盲模擬與配色檢查器

色覺缺陷視角 · 配色安全體檢 · 全程本地

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把圖表、熱圖或顯微照片拖到這裏

或點擊選擇 · 可 Ctrl+V 貼上 · 在頁面任意位置鬆手即可

支援 PNG / JPEG / WebP / GIF 首幀 / BMP。圖片只在你自己的瀏覽器裏用 Canvas 解碼，不會上傳到任何伺服器。不上傳也能用下半部分的 colormap 體檢。

常用 colormap 安全性體檢

數據取自 matplotlib 官方 colormap 查找表，每條色帶從左到右是數值由低到高。判定看的是「這種色標能不能按順序讀」：明度必須單調（否則讀者無法從顏色反推數值），並且在色覺缺陷模擬後仍要保持足夠的明度跨度。上半部分的嚴重程度滑塊對這張表同樣生效。

色帶自上而下： 原圖 紅色盲 綠色盲 藍色盲 黑白印刷

這是什麼工具

這是一個在瀏覽器裏跑的色覺缺陷模擬器與科研配色檢查器。上傳一張圖表、熱圖或顯微照片，它會按 Machado、Oliveira 與 Fernandes（2009）的生理模型重算每個像素，讓你直接看到紅色盲、綠色盲、藍色盲（以及全色盲、黑白印刷）眼裏的同一張圖。約 8% 的男性與 0.5% 的女性帶有某種色覺缺陷，而科研配色的慣例（紅漲綠跌、紅綠對比、彩虹色標）恰好大部分踩在這個人群最看不清的區域上 —— 這不只是可及性問題，也直接決定你的圖有沒有被審稿人和讀者讀對。

光看模擬圖往往「覺得還好」，所以本工具把判斷量化：自動從圖裏提取主要顏色（median-cut + Lab 空間迭代精修），逐對計算 CIEDE2000 色差，再對每種視角給出「安全 / 勉強 / 危險」的結論與具體的衝突色對；額外做一次黑白印刷檢查（把顏色壓成灰階後比明度差），因為論文經常是黑白打印出來讀的。下半部分把這件事推廣到 colormap 上：viridis、cividis、jet、rainbow、RdYlGn 等 34 個常用色標逐個體檢，告訴你哪些能放心用來表達連續量、哪些會誤導讀者。

功能

怎麼用

  1. 把圖片拖到頁面上（在任意位置鬆手都行），或點「選擇圖片」，也可以直接 Ctrl+V 貼上剪貼板裏的圖。
  2. 並排看六個視角：如果某個區域的兩種顏色在紅色盲/綠色盲那兩格裏看起來一樣，它在真實讀者眼裏也會一樣。拖「缺陷嚴重程度」滑塊可以看到差異是逐步消失還是突然崩掉。
  3. 往下看「配色安全體檢」：結論若判危險，卡片裏會直接點名是第幾號色和第幾號色衝突、模擬後差多少；點色塊可以把十六進制值複製走，拿去改圖例。
  4. 換別的圖重複一遍；如果你的問題是「該選哪個色標」，直接看最下面的 colormap 體檢表，按「只看有問題」篩一遍，避開那些明度不單調的彩虹系色標。

判定是怎麼算的

色覺缺陷模擬用的是 Machado、Oliveira 與 Fernandes（2009，IEEE TVCG）的生理模型：把 sRGB 轉成線性 RGB，乘以該缺陷類型在給定嚴重程度下的 3×3 矩陣，再轉回來。矩陣取論文公布的 0.0–1.0、步長 0.1 的數據，中間檔線性插值；矩陣每行和恰為 1，保證白點不動、整體亮度不會被憑空改變。選它而不是 Brettel/Viénot，是因為它自帶嚴重程度維度，模擬「色弱」不需要另造一套參數。全色盲與黑白印刷則直接用 sRGB 的相對亮度加權，等價於完全丟失色度信息。

色差用 CIEDE2000（Sharma、Wu 與 Dalal 2005 的實現口徑），而不是課本裏的 CIE76 歐氏距離 —— CIE76 會高估飽和色的差異，恰好在紅綠藍這幾個方向上最容易騙人。判定閾值：ΔE00 < 10 判「危險」（基本等於同一個色），10–20 判「勉強」（對着圖例能分，掃一眼容易混），≥ 20 判「安全」。灰階檢查另用明度差 ΔL*：< 5 危險、5–12 勉強、≥ 12 安全。

colormap 的判定看兩件事：一是明度單調性（淨明度變化 / 總變化量，1 表示嚴格單調），二是色覺缺陷模擬後的明度跨度。明度不單調的色標（jet、rainbow、hsv 這類彩虹系）會讓讀者無法從顏色反推數值，判危險；跨度塌得太厲害的判勉強。判定會在正常視覺與紅/綠/藍三種色覺缺陷下分別算一遍，取最差的那個作為結論。

常見問題

我的圖片會被上傳嗎？
不會。整條鏈路 —— 解碼、逐像素模擬、調色板提取、色差計算、導出對比圖 —— 都在你自己的瀏覽器裏完成。這個頁面是純靜態的，沒有任何接收檔案的後端介面，你可以關掉網絡再試。未發表的圖、臨床照片、專利前的數據都可以放心放進來。
為什麼「純紅 vs 純綠」在綠色盲下只判「勉強」？
因為純紅（L*=53）和純綠（L*=88）的明度差了 35 個 L*，色覺缺陷者雖然分不出紅綠，卻能靠亮暗把兩者分開，實測 ΔE00 仍有約 19.5。真正會糊成一片的是**等明度**的紅與綠：例如 RGB(200,60,60) 與 RGB(110,150,60)，正常視覺色差 56.9，綠色盲下只剩 5.7 —— 判危險的就是這種。所以工具報「勉強」時別急着放心，請看一眼卡片裏列出的具體色對，那才是真正要改的地方。
為什麼 turbo 也被判危險？它不是專門用來替代 jet 的嗎？
turbo 確實修掉了 jet 的幾條硬傷（不出現難看的深藍帶、色彩分辨更均勻），但它依然是一條彩虹色標，明度不單調：實測 L* 從 12 升到 91 又掉回 24。明度非單調意味着同一個亮度對應兩個不同的數值，讀者無法從顏色反推數值大小，也經不起黑白印刷。Crameri 等人 2020 年在 Nature Communications 上對科學配色的批評裏就明確把 turbo 歸入「不該再用」的一類。要表達連續量，viridis、cividis、magma、inferno、plasma 這些明度單調的序列色標才是穩妥選擇。
ΔE00 的閾值 10 / 20 是怎麼來的？
ΔE00 ≈ 2.3 是 CIE 推薦的人眼「剛好看得出不同」的門檻，但「看得出不同」離「能一眼叫出名字、能對着圖例快速匹配」差得遠。分類配色在真實圖表裏的經驗門檻要高一檔：低於 10 時兩種顏色在多數人眼裏就是同一個色；10–20 之間要來回對照圖例才能確認；20 以上才能掃一眼就分。灰階的 5 / 12 是同樣的道理，換成明度差來量。這些閾值寫在 cvdcore.js?v=21411da0 頂部，工具裏也是可追溯的，不是拍腦袋。
模擬結果能當作診斷依據嗎？
不能。這是一個配色自查工具，用的是公開的生理模型對「典型」色覺缺陷做的近似，目的是讓你看見自己的圖在別人眼裏可能變成什麼樣；真實色覺缺陷的類型、程度與個體差異遠比模型複雜，也沒有任何一種顯示器能做到光譜級準確。要判斷具體某個人的色覺狀態，請找眼科或視光專業人士。

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