Qu'est-ce que la vectorisation d'image ?

La vectorisation d'image est le processus de conversion d'une image raster constituée de pixels en un graphique vectoriel composé de chemins, de courbes, de formes et d'autres éléments géométriques modifiables.

Par exemple, si vous avez un logo PNG qui devient flou lorsqu'il est agrandi, la vectorisation peut recréer ce logo sous forme de formes et de chemins évolutifs qui peuvent être stockés dans un format vectoriel tel que le SVG.

En termes simples :

• Image raster : "Ces pixels ont ces couleurs."
• Image vectorielle : "Dessinez cette forme, le long de ce chemin, avec ce remplissage et ces courbes."

Cette différence explique pourquoi les illustrations vectorisées peuvent généralement être redimensionnées beaucoup plus librement que l'image raster d'origine.

Que signifie vectoriser une image ?

Vectoriser une image signifie recréer des informations visuelles basées sur des pixels en tant qu'informations graphiques basées sur des vecteurs.

L'image d'origine peut être un PNG, un JPG, un BMP, un dessin numérisé ou un logo basse résolution. Ce sont généralement des images raster. Les graphiques raster sont composés de pixels. Lorsqu'ils sont agrandis au-delà de leur résolution utile, ils peuvent apparaître flous ou pixélisés.

Les graphiques vectoriels, en revanche, représentent l'illustration via des informations géométriques, ce qui permet aux éléments vectoriels d'être rendus à différentes dimensions. Lors de la vectorisation, le logiciel peut essayer de reconnaître des régions visuelles et de les transformer en lignes, courbes, chemins, polygones, formes pleines et contours.

Le but n'est donc pas simplement de créer un autre fichier. L'objectif est de créer une représentation vectorielle de l'illustration d'origine.

Images Raster vs Images Vectorielles

Comprendre la vectorisation commence par comprendre la différence entre les graphiques raster et vectoriels.

Les images raster sont composées de pixels

Une image raster peut être imaginée comme une grille. Chaque carré de cette grille contient des informations de couleur. Ensemble, ces minuscules carrés créent l'image que vous voyez. Une image raster contient une quantité finie d'informations sur les pixels. Si vous l'agrandissez continuellement, vous commencez finalement à voir une certaine douceur, des bords irréguliers ou des pixels individuels.

Les graphiques vectoriels sont construits à partir de la géométrie

Les graphiques vectoriels utilisent des descriptions mathématiques des éléments graphiques plutôt que de dépendre entièrement d'une grille de pixels fixe. Une simple forme vectorielle peut contenir des informations décrivant où un chemin commence, comment il se courbe et quelle couleur le remplit. Des formats tels que le SVG peuvent stocker ces instructions graphiques. C'est pourquoi la vectorisation d'image est souvent décrite comme une conversion raster-vers-vecteur.

Que se passe-t-il lorsqu'une image est vectorisée ?

Imaginez une image raster simple contenant une étoile noire sur fond blanc.

Un système de vectorisation n'a pas besoin de préserver chaque pixel blanc et noir individuellement. Au lieu de cela, il peut tenter de déterminer où commence l'objet noir, où passe sa limite, quelles courbes décrivent le mieux cette limite et quels chemins vectoriels sont nécessaires pour la recréer.

Le résultat final pourrait consister en un seul chemin vectoriel noir en forme d'étoile. Pour les images plus complexes, le processus devient beaucoup plus difficile. Une illustration colorée peut contenir des objets superposés, des dégradés, des ombres, des bords doux, des textures et de minuscules détails. Le vectoriseur doit décider quelle part de ces informations doit devenir une géométrie vectorielle séparée.

Comment fonctionne la vectorisation d'image ?

Différents systèmes de vectorisation utilisent différents algorithmes, mais le problème général peut être compris à travers plusieurs étapes.

1. L'image raster est analysée : Le système commence par l'image de pixels d'origine et examine la luminosité, le contraste, les couleurs et les bords.
2. Des régions similaires peuvent être regroupées : Les pixels ayant des propriétés visuelles similaires peuvent être regroupés en régions. C'est ce qu'on appelle la quantification des couleurs ou la fusion de régions.
3. Les limites sont identifiées : Une fois les régions identifiées, le logiciel doit déterminer leurs limites, traduisant les bords des pixels en une géométrie plus nette.
4. Des chemins vectoriels et des courbes sont créés : Les limites détectées sont représentées par des chemins vectoriels. Les zones courbes peuvent être approximées à l'aide de courbes de Bézier.
5. Des couleurs et des remplissages sont attribués : Les formes nouvellement générées reçoivent des propriétés visuelles telles que les couleurs de remplissage, les couleurs de contour et la transparence.
6. Le vecteur est simplifié : Un vectoriseur pourrait utiliser un nombre énorme de formes et de nÅ“uds pour reproduire une image raster, mais trop de chemins peuvent rendre le résultat difficile à modifier. Un bon résultat de vectorisation équilibre la précision, la simplicité et la possibilité de modification. Si votre résultat comporte trop de chemins, lisez notre guide sur la façon de réduire les nÅ“uds SVG.

Que sont les chemins, les nÅ“uds et les courbes de Bézier ?

• Chemin (Path) : Définit le contour ou la trajectoire d'un élément vectoriel. Il peut être ouvert, fermé, droit ou courbe.
• NÅ“ud ou point d'ancrage (Node/Anchor point) : Points utilisés pour construire et contrôler un chemin. Plus le contour est complexe, plus des nÅ“uds peuvent être nécessaires.
• Courbe de Bézier : Une courbe mathématique largement utilisée dans les graphiques vectoriels. Un petit nombre de points de contrôle peut décrire une courbe lisse, gardant le logo précis et modifiable.

Pourquoi les gens vectorisent-ils des images ?

• Pour redimensionner les graphiques sans pixellisation : Un logo PNG de 300 pixels de large rend bien sur une page Web mais devient flou sur une bannière. Le vectoriser recrée son illustration sous forme de géométrie évolutive.
• Pour rendre une image modifiable : Les éléments d'un PNG sont aplatis en pixels. Après vectorisation, il peut devenir possible de sélectionner et de modifier des formes ou des couleurs individuelles.
• Pour créer des fichiers SVG : La vectorisation fait souvent partie d'un flux de travail PNG vers SVG. N'oubliez pas : SVG est le format de sortie, la vectorisation est le processus de transformation.
• Pour la découpe et la gravure : Les découpeuses laser et les machines CNC ont besoin de chemins à suivre, pas de pixels.
• Pour récupérer d'anciens logos : Un logo JPG basse résolution peut être reconstruit dans un format vectoriel propre et évolutif.

Quels types d'images se vectorisent le mieux ?

La vectorisation a tendance à être plus facile lorsque la source contient des formes simples, un fort contraste, des bords nets, des couleurs limitées et des arrière-plans propres. Les dessins en noir et blanc, les icônes et les logos géométriques sont idéaux.

Les images plus difficiles à vectoriser incluent les photographies détaillées, les aquarelles, les ombres, les dégradés complexes, les numérisations bruyantes et les Å“uvres d'art texturées. Ces images peuvent toujours être tracées, mais la sortie peut être stylisée, très complexe ou nécessiter une modification manuelle.

Qu'est-ce que la vectorisation automatique par rapport à la vectorisation manuelle ?

La vectorisation automatique utilise un logiciel pour analyser une image raster et générer une illustration vectorielle. Vous fournissez l'image raster et le système tente de construire les formes. C'est rapide et bon pour les images simples.

La vectorisation manuelle implique qu'un concepteur reconstruise l'illustration à l'aide d'outils de dessin vectoriel comme l'outil Plume. Cela demande plus d'efforts mais donne un contrôle direct sur chaque courbe et nÅ“ud. Ceci est fortement recommandé pour les logos importants ou les travaux de précision.

Qu'est-ce que la vectorisation d'image par l'IA ?

La vectorisation assistée par l'IA applique des techniques d'apprentissage automatique pour déduire des formes significatives plutôt que de s'appuyer strictement sur des règles de détection des bords. Cependant, l'« IA » n'élimine pas le défi fondamental. Un vectoriseur doit toujours décider ce qu'est un objet, comment les formes se chevauchent et combien de chemins sont nécessaires. Il n'existe pas de représentation vectorielle idéale unique pour chaque image raster.

Qu'est-ce qui fait une bonne vectorisation ?

Une bonne vectorisation n'est pas simplement une vectorisation qui semble similaire de loin. Elle devrait avoir :

• Des formes précises qui correspondent à la source.
• Des courbes lisses qui semblent intentionnelles.
• Un nombre raisonnable de nÅ“uds pour garantir une modification facile.
• Des régions de couleurs propres sans petites formes excessives.
• Aucune image raster intégrée inutile.

Le meilleur vecteur n'est pas nécessairement le vecteur avec le plus de chemins. C'est le vecteur qui représente l'illustration avec précision avec une géométrie utile et gérable.

Foire Aux Questions

Réflexions finales

La vectorisation d'image relie deux représentations : une image raster qui indique à un ordinateur de quelle couleur doivent être ses pixels, et une image vectorielle qui décrit des structures graphiques telles que des chemins et des courbes.

Le logiciel analyse l'image raster, identifie les limites significatives et reproduit l'illustration originale sous une forme évolutive. L'une des façons les plus courantes pour les logiciels de transformer ces limites de pixels en chemins vectoriels est appelée le traçage d'image.