Select Color
#2596be
≈ Eastern Blue
Korluq simulyatoru
Daha əlçatan dizaynlar yaratmaq üçün rəngin müxtəlif rəng korluğu olan insanlar tərəfindən necə qəbul edildiyini yoxlayın. Rəng qavrayışını anlamaq məzmununuzun hər kəs üçün əlçatan olmasını təmin edir.
Təsir
Kişilərin 8% və qadınların 0,5% -ində rəng görmə çatışmazlığı var.
Növlər
Qırmızı-yaşıl korluq ən çox yayılmışdır, qırmızıların və yaşılların necə qəbul edildiyinə təsir göstərir.
Daha yaxşı dizayn edin
Məlumat ötürmək üçün rənglə yanaşı kontrast və naxışlardan istifadə edin.
Orijinal Rəng
#2596be
Eastern Blue
Normal rəng görmə ilə rəng belə görünür.
Qırmızı-yaşıl korluq (protanopiya)
Protanopiya
Kişilərin 1,3%-i, qadınların 0,02%-i
Necə görünür
#696ab5
Protanomaliya
Kişilərin 1,3%-i, qadınların 0,02%-i
Qırmızı-Yaşıl Qismən (Deuteranopiya)
Deuteranopiya
Kişilərin 1,2%-i, qadınların 0,01%-i
Necə görünür
#635bb3
Deyteranomaliya
Kişilərin 5%-i, qadınların 0,35%-i
Mavi-Sarı korluq (Tritanopiya)
Tritanopiya
0,001% kişilər, 0,03% qadınlar
Necə görünür
#33aeac
Tritanomaliya
əhalinin 0,0001%-ni təşkil edir
Tam Rəng Korluğu
Akromatopsi
əhalinin 0,003%-ni təşkil edir
Necə görünür
#8b8b8b
Akromatomaliya
əhalinin 0,001%-ni təşkil edir
Qeyd: Bu simulyasiyalar təxminidir. Həqiqi rəng qavrayışı eyni rəng korluğu olan insanlar arasında fərqli ola bilər.
Understanding Color Blindness
Create inclusive designs by testing color accessibility
Color blindness affects approximately 1 in 12 men and 1 in 200 women worldwide. This simulator helps designers, developers, and content creators understand how their color choices appear to people with various forms of color vision deficiency.
By testing your colors through different color blindness simulations, you can ensure your designs are accessible and effective for all users. This tool simulates the most common types of color vision deficiency including Protanopia, Deuteranopia, Tritanopia, and complete color blindness.
Why It Matters
Color alone should never be the only way to convey information. Testing with this simulator helps identify potential issues.
Use Cases
Perfect for UI design, data visualization, branding, and any visual content that relies on color differentiation.