Convertir JPG à DXF

Vectorisation de haute qualité, avec couleurs intégrales et entièrement automatiquement... avec l'IA.

Pas de traçage de qualité médiocre ou à seulement deux couleurs, comme le font d'autres sites.

  1. Vectorizer.AI
JPG .jpg

JPG (également appelé JPEG) est un format raster extrêmement courant et avec perte¹ pour les images en niveaux de gris ou en couleurs qui ne prend pas en charge la transparence. Le format JPG a été conçu pour le contenu photographique et fonctionne le mieux avec ce type de contenu. Les logos, icônes et autres illustrations numériques présentant des limites nettes entre des zones de couleur constante ou quasi constante n'ont généralement pas une belle apparence lorsqu'ils sont codés en JPG. Un effet de sonnerie, le flou, les distorsions de couleurs, le bruit moustique et d'autres artefacts sont courants lors de l'encodage de telles images avec JPG.

En tant que format raster, JPG code les images sous la forme d'une grille de pixels uniforme, dont chacun peut être considéré comme un petit rectangle (généralement un carré) d'une couleur spécifiée. Dans l'ensemble, cette grille de pixels ressemble à une image lorsqu'elle est vue dans sa taille d'origine, mais l'agrandissement à l'échelle d'une image raster entraînera une image pixélisée ou floue.

¹ Avec perte signifie que l’encodage d’une image puis son décodage produisent un résultat différent de l’original.

DXF .dxf

DXF est un format d'échange CAO.

Les capacités de graphiques vectoriels de DXF se sont développées au fil des années, mais la prise en charge de ces fonctionnalités dans divers produits logiciels n'a pas nécessairement suivi. Les versions ultérieures de DXF ont ajouté des primitives vectorielles plus expressives qui permettent à la fois des tailles de fichiers plus petites et des résultats plus précis.

Cela signifie que vous devez faire preuve de prudence en ce qui concerne le choix de la version de DXF vers laquelle exporter, afin de maximiser la qualité de votre résultat tout en assurant qu'il reste lisible par votre logiciel. Nos options d'exportation vous permettent de configurer les fonctionnalités de DXF à utiliser dans le résultat.

Comment effectuer la conversion de JPG à DXF ?

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Téléchargez votre image JPG

Vous pouvez glisser et déposer votre image sur la zone en pointillé ci-dessus, ou cliquer dessus pour ouvrir une boîte de dialogue de sélection de fichier.

Une fois votre image téléchargée, le processus de vectorisation démarrera automatiquement.

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Vectoriser

Le processus de vectorisation est effectué sur nos serveurs performants et produit rapidement un résultat de haute qualité.

Une fois le processus terminé, le résultat s'affichera dans une visionneuse interactive capable de zoomer et de faire un panoramique, afin que vous puissiez l'inspecter en détail avant de le télécharger.

Icône Téléchargez

Téléchargez votre résultat DXF

Une fois l'inspection terminée, vous pouvez cliquer sur le bouton « Télécharger » pour récupérer votre résultat sur votre ordinateur.

Nous proposons une grande variété d'options et de formats d'exportation, notamment DXF, qui vous permettent d'adapter le résultat à vos besoins spécifiques.

Ce qu'il faut savoir sur la vectorisation

Qualité du résultat

Vectoriser une image est facile pour l’œil humain, mais étonnamment difficile pour l’ordinateur. La plupart des logiciels qui tentent de le faire produisent des résultats médiocres, avec des défauts flagrants. Des formes, telles que des artefacts d'anticrénelage, peuvent être introduites dans le résultat alors qu'elles ne devraient pas être présentes, et d'autres formes, telles que des éléments petits ou pâles, peuvent manquer alors qu'elles devraient être présentes. Même lorsque les formes sont correctes, les courbes qui définissent les formes peuvent être mal choisies. Dans certains cas, les courbes ne suivent tout simplement pas très bien l'image originale. Dans d'autres cas, il y a trop de courbes, ou bien les courbes présentes sont mal placées, ne se connectent pas aux tangentes correspondantes alors qu'elles le devraient, ou sont représentées en utilisant le mauvais type de courbe (par exemple une courbe de Bézier quadratique alors qu'un arc elliptique serait préférable).

Chaque étape du processus de vectorisation est complexe et de nombreux algorithmes différents peuvent être utilisés. Nombre de nos concurrents utilisent des algorithmes anciens et simples qui ne produisent pas de bons résultats. Certains d’entre eux ne prennent en charge que la vectorisation en 2 couleurs, ce qui limite considérablement leur utilité. Le moteur de vectorisation Vectorizer.AI est basé sur nos propres recherches propriétaires et utilise une combinaison d'apprentissage profond et d'autres techniques pour produire des résultats optimaux. Les courbes sont choisies avec soin et optimisées pour s'adapter le plus fidèlement possible à l'image sous-jacente.

Nous identifions également les formes typiques comme les cercles, les ellipses, les rectangles, les étoiles et les triangles et les représentons explicitement comme telles. Cela améliore l'apparence des résultats et les rend plus faciles à modifier.

Bicolore ou couleurs intégrales

Un choix simplificateur courant lors du développement d’un algorithme de vectorisation consiste à ne prendre en charge que deux couleurs (par exemple, le noir et le blanc). Les produits construits sur de tels algorithmes sont nettement moins utiles et polyvalents que les systèmes de vectorisation à couleurs intégrales. D'autres systèmes prennent en charge davantage de couleurs, mais uniquement en exécutant de manière répétée un algorithme à 2 couleurs sur chaque couleur séparément.

En revanche, le moteur de vectorisation Vectorizer.AI a été conçu dès le départ pour prendre en charge la vectorisation avec couleurs intégrales, y compris la transparence et la transparence partielle. Le graphique vectoriel sous-jacent à notre système assure de manière transparente la cohérence entre les limites de forme adjacentes, tout en permettant au système d'optimiser le résultat pour produire la meilleure qualité possible.

Graphiques vs Photos Vectorisation reconstructive vs Vectorisation inspirante

La vectorisation se décline en deux versions principales : reconstructive et inspirante.

La vectorisation reconstructive est le processus de conversion d'une image bitmap créée en rastérisant un original vectoriel en une image vectorielle aussi proche que possible de l'original. Le but est de reconstruire l’art vectoriel original. Elle est particulièrement utile sur les logos, les icônes et autres graphiques numériques pour lesquels l’illustration vectorielle originale n’est pas disponible.

La vectorisation inspirante convertit une photographie, une peinture ou toute autre image raster similaire en une image vectorielle inspirée de l'original, mais ne tente pas nécessairement de la reconstruire exactement. Il s’agit davantage de capturer l'essence artistique ou l'esprit de l’original que de reconstruire un idéal platonique.

Notre objectif principal est la vectorisation reconstructive, mais nous soutenons bien sûr également l'inspiration.

Incorporation vs Vectorisation

La plupart des formats vectoriels prennent en charge l'incorporation d'images raster en leur sein. Cela crée un « faux » fichier vectoriel car la nature fondamentale des pixels de l’image n'est pas modifiée. Avec de tels résultats, certaines actions, telles que l'agrandissement sans perte de qualité, ne sont pas toujours possibles.

Ainsi, lors de la conversion de JPG à DXF, il est très important de vectoriser l'image. Ce processus consiste à détecter les formes dans l'image, à y ajuster des courbes et à exporter le résultat sous forme de véritable fichier vectoriel. Le résultat final ne contient aucune donnée de pixel et peut être mis à l'échelle à n'importe quelle taille sans perte de qualité.

Vectorizer.AI prend uniquement en charge la vectorisation réelle.

Précadrage

Votre image dépasse la limite de taille permise. Pour obtenir des résultats optimaux, veuillez recadrer l'image selon la portion à vectoriser.

Limite de taille


Image originale

Taille :
Rapport hauteur/largeur :
Mégapixels :

Image rognée

Taille :
Rapport hauteur/largeur :
Mégapixels :
L'image rognée dépasse la limite de taille et sera redimensionnée.
Limite de taille atteinte, résolution intégrale préservée.