SimEye para iOS

Esta aplicación simula la visión de perros y gatos, así como la visión de humanos que padecen enfermedades oculares, filtrando la imagen de la cámara. La imagen de la cámara filtrada se puede guardar en la biblioteca de fotos como una imagen fija.

Las visiones simuladas son las siguientes;

- Visión de Color Normal (sin filtrar)

- Visión de color de perro

- Visión de color de gato

- Visión de color de Catarata

- Defecto en la Visión de Color

- Visión de Degeneración Macular Relacionada con la Edad (Visión ondulada, Visión borrosa o difusa, Pérdida de visión)

- Visión de Glaucoma (Pérdida de visión)

- Visión de Flotadores

Los filtros de imagen para simular estas visiones se desarrollaron refiriéndose a información de acceso público y generalmente reconocida relacionada con las visiones descritas en internet u otras fuentes. Por lo tanto, esta simulación no garantiza sus visiones reales.

Es preferible que aquellos que tienen perros y/o gatos, así como aquellos que tienen familiares o vecinos con enfermedades oculares, utilicen esta aplicación como una de las referencias.

[Cómo usar]

Después de iniciar esta aplicación, se muestra el menú principal. Toca uno de los íconos que deseas usar. La imagen de la cámara filtrada se muestra. El ícono que seleccionaste se muestra en la parte superior izquierda de la imagen de la cámara.

Tocando el círculo blanco en la parte inferior central se guarda la imagen filtrada en la biblioteca de fotos como una imagen fija. La resolución de la imagen guardada es VGA (640 x 480).

El botón de configuración del flash que se muestra en la parte inferior derecha cambia de la siguiente manera: "Automático" -> "Encendido" -> "Apagar" -> "Automático".

Tocando el botón "Atrás" en la parte inferior izquierda para volver al menú principal.

Esta aplicación utiliza la biblioteca GPUImage. Los derechos de autor de la biblioteca GPUImage pertenecen a las siguientes personas;

Derechos de autor (c) 2012, Brad Larson, Ben Cochran, Hugues Lismonde, Keitaroh Kobayashi, Alaric Cole, Matthew Clark, Jacob Gundersen, Chris Williams. Todos los derechos reservados.