Velg farge
#800080
≈ Fresh Eggplant
Blindhetssimulator
Sjekk hvordan en farge oppfattes av personer med ulike typer fargeblindhet for å lage mer tilgjengelige design. Å forstå fargeoppfatning hjelper med å sikre at innholdet ditt er tilgjengelig for alle.
Innvirkning
8 % av menn og 0,5 % av kvinner har en form for fargesynsmangel.
Typer
Rød-grønn fargeblindhet er mest vanlig og påvirker hvordan rødt og grønt oppfattes.
Design bedre
Bruk kontrast og mønstre sammen med farger for å formidle informasjon.
Opprinnelig farge
#800080
Fresh Eggplant
Slik ser fargen ut med normalt fargesyn.
Rød-grønn fargeblindhet (Protanopia)
Protanopi
1,3 % av menn, 0,02 % av kvinner
Slik det ser ut
#626171
Protanomali
1,3 % av menn, 0,02 % av kvinner
Rød-grønn delvis (Deuteranopia)
Deuteranopi
1,2 % av menn, 0,01 % av kvinner
Slik det ser ut
#676c6c
Deuteranomali
5 % av menn, 0,35 % av kvinner
Blå-gul fargeblindhet (Tritanopia)
Tritanopi
0,001 % av menn, 0,03 % av kvinner
Slik det ser ut
#7d625f
Tritanomali
0,0001 % av befolkningen
Fullstendig fargeblindhet
Akromatopsi
0,003 % av befolkningen
Slik det ser ut
#464646
Akromatomali
0,001 % av befolkningen
Merk: Disse simuleringene er tilnærmelser. Faktisk fargeoppfatning kan variere mellom individer med samme type fargeblindhet.
Forstå fargeblindhet
Lag inkluderende design ved å teste farge tilgjengelighet
Fargeblindhet påvirker omtrent 1 av 12 menn og 1 av 200 kvinner over hele verden. Denne simulatoren hjelper designere, utviklere og innholdsskapere med å forstå hvordan fargevalgene deres ser ut for personer med ulike former for fargesynsmangel.
Ved å teste fargene dine gjennom forskjellige fargeblindhetssimuleringer, kan du sikre at designene dine er tilgjengelige og effektive for alle brukere. Dette verktøyet simulerer de vanligste typene fargesynsmangel, inkludert protanopi, deuteranopi, tritanopi og fullstendig fargeblindhet.
Hvorfor det er viktig
Farge alene bør aldri være den eneste måten å formidle informasjon på. Testing med denne simulatoren hjelper med å identifisere potensielle problemer.
Bruksområder
Perfekt for UI-design, datavisualisering, merkevarebygging og alt visuelt innhold som er avhengig av fargedifferensiering.