【设计 | 心理学】你以为你眼睛看到就是你大脑“看”到的吗？
每日知识点
眼睛看到的并不一定是大脑看到的，了解视错觉原理会让我们做出更有创意，更人性化的设计。
我们一般认为，当我们观察周围的一切时，眼睛会将看到的信息传输给大脑，大脑再对信息进行处理，让我们感受到真实的世界。但其实不然，脑见并非眼见，因为大脑总会解析眼睛看到的所有信息。请大家仔细看一下下面这张图。
【卡尼萨三角】
请问，你看见了什么？
你第一眼可能会看到一个黑边三角形，上面叠了个白色倒三角。
其实图上什么三角形都没有，有的只是些零碎的线条和3个有缺口的圆。大脑认为图上应该有一个倒三角形，于是就凭空创造出了一个。
1955 年，这一独特的错觉由意大利心理学家Gaetano Kanizsa发现，后以他的姓氏命名为“卡尼萨三角”（Kanizsa Triangle）。再看看下面这个图，这次的错觉图形是一个矩形。
【卡尼萨矩形】
为了更快地解析周围的世界，大脑会投机取巧地偷懒。大脑每秒要接收约4000 万次的感官信息输入，并试图完全解析出它们的意义，所以它会根据以往的经验，猜测我们看见了什么。经验法虽说十拿九稳，但有时也会出错。
合理运用形状和色彩可以影响人们所见。那么大家看一下下面这张图，这张图很好地展示了色彩如何使人注意到特定的信息，通过变化颜色区域，传达出的两条信息截然相反。
左图我们很容易理解为“Stop war, peace now”
右图我们却容易理解为“Stop peace, war now”
换种角度来看，人们在生活中已经形成了某些固定的模式，人们倾向于用这种模式去映射我们所处的世界。就像上图的圆点，人们倾向于把分散的事务进行分类 ，同样，人们也倾向于认为临近的事务是相关的 。如下图：
即使图片与文字没有任何关系，我们在阅读前，倾向于他们是属于一个整体的。适当的诱导可以改变人们的认知，这是一个显然正确的命题，在工业设计，平面设计中，我们随处可见，这种诱导型的设计：
上图暗示横握向下按
这是个很糟糕的设计
暗示拉 ，实际上是推
科普
知识点
我知道你不知道
来我们科普几个与视觉有关的知识点
没错，就是知识点
快点那本子记一下咯！
人眼基本可以认为是个凸透镜，成像在视网膜上，然后视网膜上的视觉细胞感受到光之后把信号传给大脑进行分析。
视觉细胞又分两种，一种是视锥细胞，人眼有700 万对亮光敏感的视锥细胞，主要集中在视网膜黄斑中央凹区，有良好的颜色分辨能力，但是需要一定的光强才能感光；另一种是视杆细胞，人眼有1.25 亿对弱光敏感的视杆细胞，越远离中央凹区分布越多，视杆细胞不能分辨颜色，但是可以感受弱光。所以，白天活动的动物视锥细胞较多；而夜间活动的动物视杆细胞较多。人类两种细胞都有。
盯着一个物体看，物体成像在黄斑上，大量的视锥细胞可以在有足够光强的时候敏锐地分辨颜色；但是在夜间因为光强不够所以就很难看到。而用余光看时，成像在远离黄斑的地方，视杆细胞较多，可以感受到弱光，就能看得到。
视错觉就是大脑错误解析视觉信息的现象。在图1-4 中，左边的竖线看上去比右边的长，但其实两条线一样长。1889 年，Franz Müller-Lyer 设计了这一图案，因此该图被称为“缪勒- 莱尔错觉”（Müller-Lyer illusion）。这是最早的视错觉图案之一。
这幅图中的两个竖线的长度是一样的，但在人脑中，我们倾向认为左侧比右侧长。那么，现在我们来看一个这种视觉错误在文字排版中的实际案例。
一个英文字母，我们可以按照上图的形式给出字的结构，我们可以注意到中间X-height，这是一个英文字母的视觉高度 ，也就是决定我们对字体大小认知的高度：下图中的所有字的字体大小都是相同的，只不过我们看起来字体大小是不同的。
光线通过角膜与晶状体进入眼球，晶状体将影像聚焦在视网膜表面。在视网膜上，即使是三维的物体，呈现出的影像也是二维的。这些影像被传送到大脑视觉皮质并被识别，例如大脑会想：“哦，我认出那是一扇门”，从而重新将二维影像转化为三维物体。
一般情况下，眼睛看到的东西都是平面二维的，是通过大脑的作用才形成三维的物体。这就好比设计手绘中的透视，本身这个画面就是二维的，但是通过利用一些透视方法，从而给大脑形成一种三维的假象，3D画和超写实主义就是很好的案例。
上图的两个圆本身是一样大的圆，因为利用透视和光影，有了纵深感，我们会感觉后面（或者称为上面）的那个圆比较前面（或者称为下面）的圆大得多。
这也是一个典型的视错觉案例，大家去3D魔幻馆玩儿的时候，就是利用了视错觉
John Medina（约翰.梅迪纳）（Brain Rules作者）认为，视觉信息以电信号形式传输到视网膜后，会汇总为多达12 条不同的信息。其中，有几条阴影信息，还有几条运动信息，诸如此类。大脑视觉皮质接收这些信息后，由不同区域分别响应和处理对应的信息
比如，一处专门处理40 度角的斜线，一处专门处理色彩，一处专门处理移动状态，另一处专门处理边线，等等。最终，所有信息只被整合为两条信息：一条是移动状态（物体是否正在移动），另一条是位置（物体和观察者的位置关系如何）。
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