Вибрати колір
#ffc0cb
≈ #FFC0CB
Симулятор дальтонізму
Перевір, як колір сприймається людьми з різними типами дальтонізму, щоб створювати більш доступні дизайни. Розуміння сприйняття кольору допомагає забезпечити доступність твого контенту для всіх.
Вплив
8% чоловіків і 0,5% жінок мають певну форму дефіциту кольорового зору.
Типи
Червонозелена сліпота є найпоширенішою, впливаючи на сприйняття червоного та зеленого кольорів.
Дизайн краще
Використовуй контраст і візерунки разом з кольором для передачі інформації.
Оригінальний колір
#ffc0cb
#FFC0CB
Так виглядає колір при нормальному кольоровому зорі.
Червоний-зелений дальтонізм (Протанопія)
Протанопія
1,3% чоловіків, 0,02% жінок
Як це виглядає
#e7e6c8
Протаномалія
1,3% чоловіків, 0,02% жінок
Червоний-зелений частковий (Дейтеранопія)
Дейтеранопія
1,2% чоловіків, 0,01% жінок
Як це виглядає
#eaeec8
Дейтеромалія
5% чоловіків, 0,35% жінок
Синьо-жовтий дальтонізм (Тританопія)
Тританопія
0,001% чоловіків, 0,03% жінок
Як це виглядає
#fcc6c6
Тританомалія
0,0001% населення
Повна кольорова сліпота
Ахроматопсія
0,003% населення
Як це виглядає
#d0d0d0
Ахроматомалія
0,001% населення
Примітка: Ці симуляції є приблизними. Фактичне сприйняття кольорів може відрізнятися у людей з однаковим типом дальтонізму.
Розуміння дальтонізму
Створюй інклюзивні дизайни, тестуючи доступність кольорів
Дальтонізм вражає приблизно 1 з 12 чоловіків і 1 з 200 жінок у всьому світі. Цей симулятор допомагає дизайнерам, розробникам і творцям контенту зрозуміти, як їхні кольорові рішення виглядають для людей з різними формами дефіциту кольорового зору.
Тестуючи свої кольори через різні симуляції дальтонізму, ти можеш забезпечити доступність і ефективність своїх дизайнів для всіх користувачів. Цей інструмент симулює найпоширеніші типи дефіциту кольорового зору, включаючи протанопію, дейтеранопію, тританопію та повну кольорову сліпоту.
Чому це важливо
Кольори ніколи не повинні бути єдиним способом передачі інформації. Тестування з цим симулятором допомагає виявити потенційні проблеми.
Випадки використання
Ідеально підходить для UI-дизайну, візуалізації даних, брендингу та будь-якого візуального контенту, що спирається на розрізнення кольорів.