BMP을 PDF로 전환

결과 품질

이미지를 벡터화하는 것은 인간의 눈에는 쉽지만 컴퓨터에는 놀라울 정도로 어렵습니다. 이를 시도하는 대부분의 소프트웨어는 눈에 띄는 결함과 함께 좋지 않은 결과를 생성합니다. 앤티앨리어싱 아티팩트와 같이 있어서는 안 되는 모양이 결과에 도입될 수 있거나 작고 희미한 특징과 같이 있어야 하는 모양이 누락될 수 있습니다. 모양이 정확하더라도 모양을 정의하는 곡선을 제대로 선택하지 못할 수 있습니다. 어떤 경우에는 곡선이 원본 이미지를 잘 따르지 않는 경우도 있습니다. 다른 경우에는 곡선이 너무 많거나, 존재하는 곡선의 위치가 잘못되었거나, 일치하는 접선과 연결되어야 할 때 연결되지 않거나, 잘못된 유형의 곡선을 사용하여 표현되는 경우(예: 타원형인 경우 2차 베지어 사용)

벡터화 프로세스의 각 단계는 복잡하며 사용할 수 있는 알고리즘이 다양합니다. 많은 경쟁업체는 좋은 결과를 내지 못하는 오래되고 단순한 알고리즘을 사용합니다. 그 중 일부는 2색 벡터화만 지원하므로 유용성이 크게 제한됩니다. Vectorizer.AI 벡터화 엔진은 자체 연구를 기반으로 하며 딥 러닝과 기타 기술을 결합하여 최상의 결과를 생성합니다. 곡선은 신중하게 선택되고 기본 이미지에 최대한 가깝게 맞도록 최적화됩니다.

또한 원, 타원, 직사각형, 별, 삼각형과 같은 일반적인 모양을 식별하고 이를 명시적으로 표현합니다. 이렇게 하면 결과가 더 좋아 보이고 편집하기가 더 쉬워집니다.

2컬러 대 풀컬러

벡터화 알고리즘을 개발할 때 일반적으로 단순화하는 선택은 두 가지 색상(예: 검정색과 흰색)만 지원하는 것입니다. 이러한 알고리즘을 기반으로 구축된 제품은 풀 컬러 벡터화 시스템보다 유용성과 다용성이 훨씬 떨어집니다. 다른 시스템은 더 많은 색상을 지원하지만 각 색상에 대해 개별적으로 2색 알고리즘을 반복적으로 실행해야만 합니다.

이와 대조적으로, Vectorizer.AI 벡터화 엔진은 처음부터 투명도와 부분 투명도를 포함한 풀 컬러 벡터화를 지원하도록 구축되었습니다. 우리 시스템의 기반이 되는 벡터 그래프는 인접한 모양 경계 사이의 일관성을 원활하게 유지하는 동시에 시스템이 최상의 품질을 위해 결과를 최적화할 수 있도록 합니다.

그래픽 대 사진 재-구성 대 영감을 주는 벡터화

벡터화는 재-구성과 영감이라는 두 가지 주요 형태로 제공됩니다.

재구성 벡터화는 벡터 원본을 래스터화하여 생성된 비트맵 이미지를 원본에 최대한 가까운 벡터 이미지로 변환하는 프로세스입니다. 목표는 원본 벡터 아트를 재구성하는 것입니다. 원본 벡터 아트를 사용할 수 없는 로고, 아이콘 및 기타 디지털 그래픽에 가장 유용합니다.

영감을 주는 벡터화는 사진, 그림 또는 기타 유사한 래스터 이미지를 원본에서 영감을 받은 벡터 이미지로 변환하지만 반드시 정확하게 재구성하려고 시도하지는 않습니다. 이는 플라토닉한 이상을 재구성하는 것보다 원본의 예술적 본질이나 정신을 포착하는 데 더 가깝습니다.

우리의 주요 초점은 재구성적인 벡터화에 있지만 물론 영감도 지원합니다.

임베딩 대 벡터화

대부분의 벡터 형식은 내부에 래스터 이미지 임베딩을 지원합니다. 이렇게 하면 이미지의 기본 픽셀 특성이 변경되지 않으므로 '가짜' 벡터 파일이 생성됩니다. 이러한 결과로 품질 저하 없이 더 큰 크기로 확장하는 등의 작업을 수행할 수 없습니다.

따라서 BMP에서 PDF로 변환할 때, 실제로 이미지를 벡터화하는 것이 매우 중요합니다. 이 프로세스에는 이미지의 모양을 감지하고, 곡선을 맞추고, 결과를 실제 벡터 파일로 내보내는 과정이 포함됩니다. 최종 결과에는 픽셀 데이터가 포함되지 않으며 품질 손실 없이 모든 크기로 확장할 수 있습니다.

Vectorizer.AI에서는, 실제 벡터화만 지원합니다.