La principale différence entre ces deux formats est qu'une image vectorielle peut être agrandie sans perdre sa qualité alors qu'une image matricielle perd en netteté à l'agrandissement. L'image matricielle (ou bitmap): Elle est composée de petits points appelés « pixels » que l'on ne voit pas à l'œil nu.
Ce qu'il faut retenir, cependant, c'est que les images vectorielles sont créées à partir de formes géométriques et qu'elles peuvent être agrandies ou rétrécies à volonté sans perdre de leur qualité, car contrairement aux images matricielles, elles ne contiennent pas de pixels.
Les images pixélisées sont constituées d'un ensemble de minuscules pixels, tandis que les images vectorielles sont constituées de tracés mathématiques.
Une image matricielle est une image numérique formée d'une multitude de points de couleur (pixels), et représentée sur une grille dotée de deux axes, X et Y. La définition (ou la précision) d'une image matricielle dépend ainsi du nombre de pixels qui la composent.
De plus, les fichiers vectoriels sont souvent moins lourds que les fichiers matriciels. Inconvénients : les vecteurs interdisent les dégradés de couleurs et les effets d'ombres complexes. Un design vectoriel offre donc un rendu plus plat qu'une image matricielle.
Les avantages de l'image vectorisée
Même avec de multiples agrandissement, l'image sera toujours de qualité. En effet, comme elles sont créées grâce à des formules mathématiques, les lignes vectorielles qui compose l'image sont automatiquement recalculées et adaptées à chaque changement de taille.
Quels sont les atouts d'une image vectorielle ? Le point fort majeur d'une image vectorielle, par rapport à une image matricielle, c'est de pouvoir être agrandie à l'infini sans pour autant se déformer ou perdre de sa qualité.
Les principaux formats matriciels sont BMP, GIF, TIFF, PNG et JPEG. Le format PPM est aussi parfois utilisé car il a l'avantage de coder très simplement l'image.
L'image matricielle (ou bitmap): Elle est composée de petits points appelés « pixels » que l'on ne voit pas à l'œil nu. Lors de l'agrandissement d'une image matricielle, cette dernière devient floue car les pixels ressortent, ce sont les carrés qui apparaissent sur l'écran.
On parle d'image matricielle pour désigner une image numérisée « classique ». En effet, en Mathématiques, une matrice désigne un tableau de nombres : chaque élément de la matrice (nombre / groupe de nombres) est associé à un pixel de l'image.
Pour savoir si une image est au format pixellisé ou au format vectoriel, il suffit de l'agrandir. Si elle devient floue ou pixellisée, elle est très probablement au format pixellisé. Avec les fichiers vectoriels, en revanche, aucun problème de résolution.
C'est le grand avantage des images vectorielles par rapport aux images Bitmap : elles peuvent être librement redimensionnées sans perte de qualité. Elles sont extensibles, car il suffit pour le processeur de recalculer les dimensions de chaque objet géométrique ainsi que ses zones de couleur sans pertes d'informations.
Une image vectorielle est une image créée sur un ordinateur à partir de formules mathématiques. À la différence d'une image matricielle composée de pixels, une image vectorielle est faite de formes (polygones, lignes, ellipses) possédant divers paramètres tels que hauteur, longueur, rayon, couleur, etc.
Pour utiliser l'outil de vectorisation, ouvrez ou importez une image, sélectionnez-la, et lancez la commande Chemin ⇒ Vectoriser un objet matriciel ou appuyez sur Maj + Alt + B . Vous voyez cinq options de filtrage disponibles : Seuil de luminosité
Les cartes matrices sont des cartes de circuit imprimé prototypes utilisées pour la pose sécurisée de composants électriques ; elles peuvent être utilisées pour la construction de circuits analogiques et haute fréquence.
Les images vectorielles n'utilisent pas de pixels. Elles sont créées avec des équations mathématiques, des lignes et des courbes (en utilisant des points fixes sur une grille), ce qui permet d'agrandir ou de réduire à l'infini les images sans perte de résolution.
Plus la taille de l'image originale est grande, plus la qualité sera élevée, car si l'image est grande et de bonne qualité, vous pourrez l'agrandir au maximum, et si elle est de qualité plus juste, elle profitera d'une taille minimale, qui sera suffisante pour que le produit soit beau et non pixelisé.
Les images vectorielles sont créées en utilisant des formes géométriques et des lignes pour décrire l'image plutôt que des pixels. Les images vectorielles peuvent être redimensionnées sans perdre de qualité d'image.
Exemple d'image Bitmap avec agrandissement successif, on constate distinctement l'effet de pixellisation. Exemple d'image vectorielle, sur l'agrandissement il n'y a aucune pixellisation. Les images Bitmap sont pleinement adaptées au monde de la photo.
Cela signifie que les images matricielles ne peuvent pas être redimensionnées sans distorsion car le nombre de pixels est fixe. Plus il y a de pixels, plus la qualité (ou la résolution) de l'image est élevée, étant donné que les possibilités de mélange des couleurs sont plus grandes lorsqu'elles sont vues de loin.
Grâce à la vectorisation du fichier, les pixels peuvent être étirés dans tous les sens tandis que l'image conserve sa netteté. Ceci permet de retravailler le logo à volonté et d'obtenir le meilleur rendu possible.
Le format vectoriel est pratique pour les images de qualité qui doivent être redimensionnées à différentes échelles. Comme ils sont créés en utilisant des formules mathématiques, les fichiers vectoriels ne se déforment pas et ne deviennent pas flous, quels que soient leur agrandissement ou leur réduction.
"L'image est très importante, elle permet de faire passer un message, un sentiment, de faire découvrir un produit, de faire le buzz beaucoup plus rapidement qu'avec du texte.
Ce qu'il faut retenir, cependant, c'est que les images vectorielles sont créées à partir de formes géométriques et qu'elles peuvent être agrandies ou rétrécies à volonté sans perdre de leur qualité, car contrairement aux images matricielles, elles ne contiennent pas de pixels.