Chuyển GIF thành PDF

Chất Lượng Kết Quả

Vector hóa hình ảnh thì dễ dàng dưới mắt con người nhưng đáng ngạc nhiên là khó khăn cho máy tính. Hầu hết phần mềm cố gắng làm nó tạo ra kết quả kém chất lượng có lỗi rõ ràng. Có thể giới thiệu các hình dáng trong kết quả mà không nên ở đó, như các thành phần lạ khử răng cưa hoặc các hình dáng có thể mất mà nên ở đó, như các tính năng nhỏ và/hoặc mờ. Ngay cả khi các hình dạng phù hợp, các đường công xác định hình dáng có thể được chọn rất xấu. Trong một số trường hợp, các đường cong đơn giãn không theo ảnh gốc rất rõ. Trong các trường hợp khác, có quá nhiều đường cong hoặc các đường con hiện hữu được đặt quá xấu, không kết nối được với tiếp tuyến phù hợp khi chúng nên hoặc được trình bày bằng cách dùng loại đường cong không đúng (ví dụ dùng bezier bình phương khi vòng cung elip sẽ tốt hơn)

Mỗi bước trong quá trình vector hóa thì phức tạp và có nhiều thuật toán khác nhau có thể được sử dụng. Nhiều đối thủ cạnh tranh của chúng tôi sử dụng các thuật toán cũ và đơn giãn không tạo ra kết quả tốt. Một số thuật toán chỉ hỗ trợ véctor hóa 2 màu mà làm giới hạn đáng kẻ các lợi ích của chúng. Vectorizer.AI động cơ vector hóa dựa trên nghiên cứu riêng của chính chúng tôi và sử dụng kết hợp hiểu biết chuyên sâu và các kỹ thuật khác để cho ra kết quả tốt nhất. Các đường cong được chọn cẩn thận và được tối đa hoa để vừa vặn hình ảnh tiềm ẩn gần nhất có thể.

Chúng tôi cũng xác định các hình dáng thông thường như đường tròn, elip, hình chữ nhật, ngôi sao và hình tam giác và trình bày các hình rất giống. Việc này làm cho các kết quả trông tốt hơn và làm cho chúng dễ dàng chỉnh sửa hơn.

2 Màu đối với Đủ Màu

Sự chọn lựa làm đơn giãn thôn thường được thực hiện khi phát triển thuật toán vector hóa là chỉ hỗ trợ hai màu (chẳng hạn, trắng và đen). Các sản phẩm được tạo ra trên cùng của các thuật toán đó ít có ích hơn rất nhiều và không ổn định hơn các hệ thống vector hóa đủ màu. Các hệ thống khác hỗ trợ nhiều màu hơn nhưng chỉ bằng cách chạy lập lại một thuật toán 2 màu trên từng màu riêng biệt.

Ngược lại, động cơ vector hóa Vectorizer.AI được tạo ra từ nền lên để hỗ trợ vector hóa đủ màu, bao gồm độ trong suốt và độ trong suốt từng phần. Biểu Đồ Vector bên dưới/ hệ thống của chúng tôi liền mạch duy trì tính nhất quá giữa các ranh giới hình dáng bên cạnh trong khi cho phép hệ thống tối đa hóa kết quả cho chất lượng tốt nhất có thể.

Đồ Họa đối với Ảnh Vector Hóa Tái Thiết đối với Vector Hóa Truyền Cảm Hứng

Vector hóa xuất hiện trong hai vị chính: tái thiết và gợi cảm hứng.

Vector hóa tái thiết là quá trình chuyển đổi một ảnh bitmap mà có lần được tạo ra bằng raster hóa một vector gốc, thành ảnh vector gần với ảnh gốc như có thể. Mục đích là tái kiến thiết cung vector gốc. Nó có ích nhất trên các logo, biểu tượng và các đồ họa kỹ thuật số khác nơi mà cung vector gốc không có sẵn.

Vector hóa gây cảm hứng chuyển đổi một ảnh, bức tranh hoặc ảnh raster tương tự khác thành ảnh vector được gợi cảm hứng từ ảnh gốc, nhưng không nhất thiết cố gắng tái kiến thi1e61t nó 1 cách chính xác. Bắt giữ bản chất nghệ thuật hoặc tinh thần của ảnh gốc thì nhiều hơn là tái kiến thiết những lý tưởng suông.

Việc tập trung chính yếu của chúng tôi là vector hóa tái kiến thiết nhưng tất nhiên chúng tôi cũng hỗ trợ truyền cảm hứng.

Nhúng đối với Vector Hóa

Hầu hết các định dạng vector hỗ trợ nhúng các hình ảnh raster vào bên trong chúng. Làm thế tạo ra một tệp vecotr 'giả' vì nó không thay đỗi được bản chất pixel cơ bản của ảnh. Kết quả như thế, bạn không thể làm những việc như chia tỷ lệ chúng thành cỡ lớn hơn mà không mất đi chất lượng.

Thế nên khi chuyển đổi từ GIF thành PDF, thật rất quan trọng đểvector hóa thực sự ảnh. Quá trình này liên quan đến việc phát hiện hình dáng trong hình ảnh, làm các đường cong vừa văn với chúng, và xuất kết quả là tệp vector thực. Kết quả cuối cùng không có bất kỳ dữ liệu pixel nào và có thể được chia tỷ lệ cho bất kỳ kích cỡ nào mà không mất đi chất lượng.

Tại Vectorizer.AI, chúng tôi chỉ hỗ trợ việc vector hóa thực.