रंग चयन गर्नुहोस्
#333333
≈ Mine Shaft
अन्धोपन सिमुलेटर
विभिन्न प्रकारका रंग अन्धोपन भएका व्यक्तिहरूले रंगलाई कसरी बुझ्छन् भनेर जाँच गर्नुहोस् ताकि थप पहुँचयोग्य डिजाइनहरू सिर्जना गर्न सकियोस्। रंग धारणा बुझ्नाले तपाईंको सामग्री सबैको लागि पहुँचयोग्य सुनिश्चित गर्न मद्दत गर्दछ।
प्रभाव
८% पुरुष र ०.५% महिलाहरूमा केही प्रकारको रंग दृष्टि कमी हुन्छ।
प्रकारहरू
रातो-हरियो रंग अन्धोपन सबैभन्दा सामान्य हो, जसले रातो र हरियो कसरी बुझिन्छ भन्ने कुरालाई असर गर्छ।
राम्रो डिजाइन गर
जानकारी दिनको लागि रंगसँगै कन्ट्रास्ट र ढाँचाहरू प्रयोग गर।
मूल रंग
#333333
Mine Shaft
यो सामान्य रंग दृष्टिसँग रंग कसरी देखिन्छ।
रातो-हरियो अन्धोपन (प्रोटानोपिया)
प्रोटानोपीया
१.३% पुरुषहरू, ०.०२% महिलाहरू
यो कसरी देखिन्छ
#333333
प्रोटानमाली
१.३% पुरुषहरू, ०.०२% महिलाहरू
रातो-हरियो आंशिक (ड्युटेरानोपिया)
ड्युटेरानोपीया
१.२% पुरुषहरू, ०.०१% महिलाहरू
यो कसरी देखिन्छ
#333333
ड्युटेरानमाली
५% पुरुषहरू, ०.३५% महिलाहरू
नीलो-पहेंलो अन्धोपन (ट्रिटानोपिया)
ट्रिटानोपीया
०.००१% पुरुषहरू, ०.०३% महिलाहरू
यो कसरी देखिन्छ
#333333
ट्रिटानमाली
जनसंख्याको ०.०००१%
पूर्ण रंग अन्धोपन
अक्रोमाटोप्सिया
जनसंख्याको 0.003%
यो कसरी देखिन्छ
#333333
अक्रोमाटोमाली
जनसंख्याको 0.001%
नोट: यी सिमुलेशनहरू अनुमानहरू हुन्। एउटै प्रकारको रंग अन्धोपन भएका व्यक्तिहरूको वास्तविक रंग धारणा फरक हुन सक्छ।.
रङ्ग अन्धोपन बुझ्दै
रङ्ग पहुँचयोग्यता परीक्षण गरेर समावेशी डिजाइनहरू बनाउनुहोस्
रङ्ग अन्धोपनले विश्वभर करिब १२ मध्ये १ पुरुष र २०० मध्ये १ महिलालाई असर गर्छ। यो सिमुलेटरले डिजाइनरहरू, विकासकर्ताहरू, र सामग्री सिर्जनाकर्ताहरूलाई उनीहरूको रङ्ग छनोटहरू विभिन्न प्रकारका रङ्ग दृष्टि कमी भएका व्यक्तिहरूलाई कसरी देखिन्छ भनेर बुझ्न मद्दत गर्छ।
तिमीले आफ्नो रङ्गहरू विभिन्न रङ्ग अन्धोपन सिमुलेशनहरू मार्फत परीक्षण गरेर, तिमीले सुनिश्चित गर्न सक्छौ कि तिम्रो डिजाइन सबै प्रयोगकर्ताहरूका लागि पहुँचयोग्य र प्रभावकारी छन्। यो उपकरणले प्रोटानोपिया, ड्युटेरानोपिया, ट्रिटानोपिया, र पूर्ण रङ्ग अन्धोपन सहितका सबैभन्दा सामान्य प्रकारका रङ्ग दृष्टि कमीहरूलाई सिमुलेट गर्छ।
यसको महत्त्व किन छ
रङ्ग मात्र कहिल्यै पनि जानकारी सम्प्रेषण गर्ने एक मात्र तरिका हुनु हुँदैन। यो सिमुलेटरसँग परीक्षण गर्दा सम्भावित समस्याहरू पहिचान गर्न मद्दत गर्छ।
प्रयोगका केसहरू
UI डिजाइन, डेटा भिजुअलाइजेशन, ब्रान्डिङ, र कुनै पनि दृश्य सामग्रीका लागि उपयुक्त जसले रङ्ग भिन्नतामा निर्भर गर्दछ।