Select Color
#a52a2a
≈ Mexican Red
Trình mô phỏng mù
Kiểm tra cách những người có các loại mù màu khác nhau cảm nhận màu sắc để tạo ra các thiết kế dễ tiếp cận hơn. Hiểu rõ về nhận thức màu sắc giúp đảm bảo nội dung của bạn dễ tiếp cận với tất cả mọi người.
Sự va chạm
8% nam giới và 0,5% phụ nữ mắc phải một dạng khiếm khuyết về thị lực màu nào đó.
Các loại
Mù màu đỏ-xanh lá cây là phổ biến nhất, ảnh hưởng đến cách nhận thức màu đỏ và màu xanh lá cây.
Thiết kế tốt hơn
Sử dụng độ tương phản và hoa văn cùng với màu sắc để truyền tải thông tin.
Màu gốc
#a52a2a
Mexican Red
Đây là cách màu sắc xuất hiện khi nhìn bằng mắt thường.
Mù đỏ-xanh lá cây (Protanopia)
Protanopia
1,3% nam giới, 0,02% nữ giới
Nó xuất hiện như thế nào
#82812a
Bất thường về màu đỏ
1,3% nam giới, 0,02% nữ giới
Một phần đỏ-xanh lục (Deuteranopia)
Deuteranopia
1,2% nam giới, 0,01% nữ giới
Nó xuất hiện như thế nào
#878e2a
Bệnh dị tật thứ phát
5% nam giới, 0,35% nữ giới
Mù xanh vàng (Tritanopia)
Tritanopia
0,001% nam giới, 0,03% nữ giới
Nó xuất hiện như thế nào
#a12a2a
Tritanomaly
0,0001% dân số
Mù màu hoàn toàn
Achromatopsia
0,003% dân số
Nó xuất hiện như thế nào
#585858
Bệnh vô sắc tố
0,001% dân số
Lưu ý: Những mô phỏng này chỉ là ước lượng. Nhận thức màu sắc thực tế có thể khác nhau giữa những người có cùng loại mù màu.
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.