वर्णांधता सिम्युलेटर

रंग दृष्टि की कमी वाले किसी व्यक्ति की आँखों से अपनी छवि देखें। प्रकार चुनें, पूर्वावलोकन करें और परिणाम डाउनलोड करें। सब कुछ आपके ब्राउज़र में चलता है।

रंग अंधापन सिमुलेटर कैसे काम करता है

Color Blindness Simulator आपकी इमेज पर रंग-परिवर्तन matrices लागू करता है ताकि यह दिखाया जा सके कि protanopia (लाल-अंध), deuteranopia (हरा-अंध), tritanopia (नीला-अंध) या achromatopsia (पूर्ण रंग अंधता) वाले लोगों को यह कैसे दिखती है। matrices आपके ब्राउज़र में Canvas.getImageData() और Canvas.putImageData() का उपयोग करके पिक्सेल-दर-पिक्सेल लागू होती हैं। कोई इमेज डेटा सर्वर पर प्रेषित नहीं होता।

सिमुलेशन रंग दृष्टि दोष अध्ययनों से प्राप्त प्रकाशित अवधारणात्मक मॉडल पर आधारित हैं। ये अनुमान हैं कि प्रभावित व्यक्ति की दृश्य प्रणाली रंग कैसे प्रोसेस करती है, न कि व्यक्तिगत अनुभव का सटीक पुनरुत्पादन। टूल डिज़ाइनरों और डेवलपरों को उन कंट्रास्ट या रंग-कोडिंग समस्याओं की पहचान करने में मदद करता है जो उनके दर्शकों के एक महत्वपूर्ण हिस्से को प्रभावित करेंगी: लगभग 8 प्रतिशत पुरुषों और 0.5 प्रतिशत महिलाओं में किसी न किसी रूप में रंग दृष्टि दोष है।

लिखा है Bastien Sulyan

रंग अंधापन सिमुलेटर: चरण दर चरण उपयोग विधि

अपनी इमेज अपलोड क्षेत्र पर ड्रॉप करें या ब्राउज़ करने के लिए क्लिक करें।
मेनू से रंग दृष्टि दोष प्रकार चुनें: protanopia, deuteranopia, tritanopia या achromatopsia।
तुलना पैनल में मूल के साथ सिमुलेटेड परिणाम देखें।
सिमुलेशन प्रकारों के बीच स्विच करें ताकि प्रत्येक स्थिति इमेज को कैसे प्रभावित करती है, इसकी तुलना करें।
उन क्षेत्रों की पहचान करने के लिए side-by-side व्यू का उपयोग करें जहां केवल रंग जानकारी देता है जो खो सकती है।

सामान्य उपयोग के मामले

एक UI डिज़ाइनर फीचर शिप करने से पहले जांचता है कि deuteranopia वाले उपयोगकर्ताओं के लिए लाल-हरा स्टेटस इंडिकेटर अलग पहचाना जा सकता है या नहीं।
एक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन लेखक सत्यापित करता है कि रंग-कोडेड श्रृंखला वाला मल्टी-लाइन चार्ट protanopia सिमुलेशन में पठनीय रहता है।
एक ब्रांड डिज़ाइनर यह मूल्यांकन करता है कि gradient रंगों वाला लोगो achromatopsia के तहत कैसा दिखता है ताकि यह सुनिश्चित हो कि यह पहचानने योग्य आकार और कंट्रास्ट बनाए रखता है।
एक गेम डेवलपर tritanopia वाले खिलाड़ियों के लिए रंग-कोडेड मैप जोन अलग पहचाने जा सकते हैं या नहीं, यह परीक्षण करता है और रंग कोडिंग के पूरक के लिए pattern fills जोड़ता है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

रंग अंधता सिमुलेशन कितने सटीक हैं?

सिमुलेशन रंग दृष्टि दोष पर प्रकाशित शोध से प्राप्त अवधारणात्मक परिवर्तन matrices लागू करते हैं। ये प्रत्येक स्थिति के सामान्य मामलों के वैज्ञानिक रूप से आधारित अनुमान हैं। व्यक्तिगत अनुभव भिन्न होता है: एक ही निदान वाले लोगों के बीच गंभीरता अलग होती है, और सिमुलेशन उन प्रतिपूरक रणनीतियों का हिसाब नहीं लगा सकता जो कुछ उपयोगकर्ता विकसित करते हैं। आउटपुट को उपयोगी संकेतक मानें, निश्चित परीक्षण नहीं।

क्या टूल सभी प्रकार के रंग अंधता को कवर करता है?

कवर किए गए चार प्रकार रंग दृष्टि दोष और पूर्ण रंग अंधता के सबसे सामान्य रूप हैं। Anomalous trichromacy प्रकार (protanomaly, deuteranomaly, tritanomaly), जो आंशिक दोष दर्शाते हैं, वर्तमान संस्करण में अलग से मॉडल नहीं किए गए हैं।

क्या मेरी इमेज सिमुलेशन बनाने के लिए सर्वर पर विश्लेषण होती है?

नहीं। रंग matrix परिवर्तन पिक्सेल array पढ़ने के लिए Canvas.getImageData() और परिणाम लिखने के लिए Canvas.putImageData() का उपयोग करके स्थानीय रूप से गणना होता है। सभी प्रोसेसिंग ब्राउज़र टैब के अंदर होती है और इमेज डेटा आपके डिवाइस पर रहता है।

क्या मैं इस टूल का उपयोग रंग कंट्रास्ट अनुपात जांचने के लिए कर सकता हूं?

यह टूल दिखाता है कि रंग दृष्टि दोष वाले लोगों को रंग कैसे दिखते हैं लेकिन WCAG कंट्रास्ट अनुपात संख्यात्मक रूप से गणना नहीं करता। संख्यात्मक कंट्रास्ट जांच के लिए Color Converter टूल का उपयोग करें, जिसमें WCAG कंट्रास्ट चेकर शामिल है।

क्या टूल टेक्स्ट वाली इमेज के साथ काम करता है?

हाँ। परिवर्तन पूरी पिक्सेल array पर लागू होता है, जिसमें इमेज में रेंडर किया गया कोई भी टेक्स्ट शामिल है। इससे आप जांच सकते हैं कि पृष्ठभूमि के विरुद्ध टेक्स्ट रंग प्रत्येक सिमुलेटेड स्थिति में पठनीय रहता है या नहीं।