Select Color
#f0f0f0
≈ Gallery
სიბრმავის სიმულატორი
შეამოწმეთ, როგორ აღიქვამენ ფერს სხვადასხვა ტიპის ფერის სიბრმავის მქონე ადამიანები, რათა შექმნათ უფრო ხელმისაწვდომი დიზაინი. ფერის აღქმის გაგება უზრუნველყოფს, რომ თქვენი კონტენტი ყველასთვის ხელმისაწვდომი იყოს.
გავლენა
მამაკაცების 8%-ს და ქალების 0.5%-ს ფერების აღქმის რაიმე სახის დარღვევა აღენიშნება.
ტიპები
წითელ-მწვანე სიბრმავე ყველაზე გავრცელებულია, რაც გავლენას ახდენს წითელი და მწვანე ფერების აღქმაზე.
უკეთესი დიზაინი
ინფორმაციის გადასაცემად ფერებთან ერთად გამოიყენეთ კონტრასტი და ნიმუშები.
ორიგინალი ფერი
#f0f0f0
Gallery
ასე ჩანს ფერი ნორმალური ფერის აღქმის დროს.
წითელ-მწვანე სიბრმავე (პროტანოპია)
პროტანოპია
მამაკაცების 1.3%, ქალების 0.02%
როგორ გამოიყურება
#f0f0f0
პროტანომალია
მამაკაცების 1.3%, ქალების 0.02%
წითელ-მწვანე ნაწილობრივი (დეიტერანოპია)
დეიტერანოპია
მამაკაცების 1.2%, ქალების 0.01%
როგორ გამოიყურება
#f0f0f0
დეიტერანომალია
მამაკაცების 5%, ქალების 0.35%
ლურჯ-ყვითელი სიბრმავე (ტრიტანოპია)
ტრიტანოპია
მამაკაცების 0.001%, ქალების 0.03%
როგორ გამოიყურება
#f0f0f0
ტრიტანომალია
მოსახლეობის 0.0001%
სრული ფერის სიბრმავე
აქრომატოფსია
მოსახლეობის 0.003%
როგორ გამოიყურება
#f0f0f0
აქრომატომალია
მოსახლეობის 0.001%
შენიშვნა: ეს სიმულაციები მიახლოებითია. ფერების ფაქტობრივი აღქმა შეიძლება განსხვავდებოდეს ერთი და იგივე ტიპის დალტონიზმის მქონე პირებს შორის.
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.