Convert Images to SVG Online

AI-powered Image to SVG converter with full-color vectorization and free preview.

Erstellen Sie saubere, bearbeitbare SVG-Vektoren für Logos, Illustrationen, Druck-, Web-, Cricut-, Laser- und Design-Workflows.

  1. Vectorizer.AI
  2. Image to SVG Converter

Das Tool in Aktion

PIXEL
Animation, in der gezeigt wird, wie Vectorizer.AI ein JPG-, PNG-, BMP- oder GIF-Bitmap-Bild in ein SVG-, PDF-, EPS- oder DXF- Vektorbild umwandelt.
Zur Wiedergabe klicken
VEKTOREN

Image to SVG Converter for Logos, Print, and Design

Beste Einsatzmöglichkeiten

Verwenden Sie diesen Konverter, wenn Sie ein bearbeitbares SVG anstelle eines in einen SVG-Wrapper eingebetteten Rasterbilds benötigen. Es eignet sich besonders gut für Logos, Icons, Schriftzüge, Skizzen, Diagramme, Illustrationen, Produktgrafiken und andere Kunstwerke mit klaren Formen.

Beginnen Sie mit einem PNG-, JPG-, WebP-, GIF- oder BMP-Bild. Saubere Grafiken mit starkem Kontrast, scharfen Kanten und einfachen Farbbereichen ergeben in der Regel das am besten bearbeitbare Vektorergebnis.

Was du bekommst

Die Ausgabe ist eine echte SVG-Vektordatei, die aus geometrischen Formen und Kurven besteht. Es kann ohne Pixelierung skaliert und mit gängigen Vektorwerkzeugen bearbeitet werden, anstatt als flache Bitmap gesperrt zu bleiben.

Sie können das vektorisierte Ergebnis vor dem Herunterladen in einer Vorschau anzeigen, die Ansicht vergrößern, um Details zu überprüfen, und die Exporteinstellungen anpassen, wenn Ihr Workflow eine bestimmte Formatversion oder Struktur benötigt.

Image

Images on the web and in design workflows are usually raster files such as PNG, JPG, WebP, GIF, or BMP. In diesen Formaten werden Grafiken als Pixel gespeichert, die beim Vergrößern verschwommen oder pixelig werden können.

Beim Vektorisieren eines Bilds werden diese Pixel in bearbeitbare Formen und Kurven umgewandelt, die für Druck-, Web-, CAD-, CNC-, Laser- und Design-Workflows sauber skaliert werden können.

Als Rasterformat codiert Image Bilder als gleichförmiges Raster aus Pixeln, wobei man sich jedes einzelne Raster als kleines Rechteck (in der Regel ein Quadrat) einer vorgegebenen Farbe vorstellen kann. Zusammen genommen sieht dieses Pixelraster bei einer Betrachtung in der nativen Größe dann wie ein Bild aus. Wenn man jedoch ein Rasterbild zu einer größeren Größe hochskaliert, erhält man ein verpixeltes oder unscharfes Bild.

SVG .svg

SVG ist ein modernes Vektorformat, das auf XML basiert und Transparenz, Farbverläufe und Animationen unterstützt. SVG wird von modernen Webbrowsern unterstützt und ist heutzutage das bei Weitem gängigste Vektorformat.

Die meisten Vektorbearbeitungsprogramme können SVG importieren und exportieren, selbst wenn dann in der Regel andere proprietäre Formate zur Anwendung kommen, z. B. das AI-Format von Adobe. Einige der fortschrittlicheren Funktionen von SVG, z. B. Animationen und Filtereffekte, haben eine weniger verbreitete Unterstützung.

SVG ist normalerweise die beste Wahl für Logos, Symbole, Diagramme, Illustrationen und sonstige ähnliche digitale Druckvorlagen. SVG ist das bevorzugte Exportformat von Vectorizer.AI, da es alle Funktionen unserer Vektorisierungs-Engine unterstützt.

How to Convert Image to SVG Online

Auswahl-Symbol

Upload your Bild

Sie können Ihr Bild zu dem oben abgebildeten gestrichelten Feld ziehen und dort ablegen, oder Sie können darauf klicken, woraufhin ein Dialogfeld zur Auswahl einer Datei geöffnet wird.

Sobald Ihr Bild hochgeladen ist, startet der Vektorisierungsvorgang automatisch.

Verarbeiten-Symbol

Vectorize your Bild

Der Vektorisierungsvorgang wird auf unseren Hochleistungsservern durchgeführt, und es wird schnell ein hochwertiges Ergebnis erzeugt.

Nach Abschluss des Vorgangs Sie das Ergebnis in einem interaktiven Viewer, in dem Sie es vergrößern und schwenken können. So haben Sie Gelegenheit, das Ergebnis genau zu prüfen, bevor Sie es herunterladen.

Download-Symbol

SVG-Ergebnis herunterladen

Sobald Sie mit der Prüfung fertig sind, klicken Sie einfach auf „Herunterladen“, um das Ergebnis auf Ihren Computer zu laden.

Wir bieten eine große Bandbreite an Exportoptionen und Formaten (einschließlich SVG), die es Ihnen ermöglichen, das Ergebnis an Ihre spezifischen Anforderungen anzupassen.

Wissenswertes über die Vektorisierung

Ergebnisqualität

Das Vektorisieren eine Bildes ist für das menschliche Auge ganz einfach, aber überraschenderweise relativ schwierig für einen Computer. Die meisten Programme, die den Versuch einer Vektorisierung machen, erzielen schlechte Ergebnisse mit ganz offenkundigen Mängeln. Im Ergebnis können Formen sichtbar sein, die dort nichts zu suchen haben, z. B. Anti-Aliasing-Artefakte. Oder Formen können fehlen, die vorhanden sein sollten, z. B. kleine und/oder nur schwach erkennbare Merkmale. Selbst wenn die Formen richtig erscheinen, können die Kurven, die die Formen definieren, Mängel aufweisen. In manchen Fällen spiegeln die Kurven das Originalbild nicht genau wider. In anderen Fällen gibt es zu viele Kurven, oder die vorhandenen Kurven sind schlecht platziert, sie sind nicht mit den zugehörigen Tangenten verbunden oder werden durch einen unpassenden Kurventyp repräsentiert (z. B. durch Verwendung einer quadratischen Bézierkurve, wenn ein elliptischer Bogen angebrachter wäre).

Jeder Schritt im Vektorisierungsvorgang ist komplex, und es können viele verschiedene Algorithmen verwendet werden. Viele unserer Mitbewerber verwenden alte und einfache Algorithmen, die nicht zu guten Ergebnissen führen. Einige unterstützen lediglich eine 2-Farben-Vektorisierung, was den praktischen Nutzen erheblich einschränkt. Die Vectorizer.AI-Vektorisierungs-Engine basiert auf unserer eigenen proprietären Forschung und verwendet zum Erzeugen optimaler Ergebnisse eine Kombination aus Deep Learning und anderen Techniken. Kurven werden sorgfältig ausgewählt und optimiert, damit sie dem zugrunde liegenden Bild im höchstmöglichen Maß entsprechen.

Außerdem identifizieren wir typische Formen wie Kreise, Ellipsen, Rechtecke, Sterne und Dreiecke und stellen sie explizit als solche dar. Dadurch verbessert sich das Erscheinungsbild der Ergebnisse, und sie lassen sich leichter bearbeiten.

2 Farben im Vergleich zu Vollfarbe

Bei der Entwicklung eines Vektorisierungs-Algorithmus wird zur Vereinfachung häufig die Entscheidung getroffen, nur zwei Farben zu unterstützen (z. B. schwarz und weiß). Produkte, die auf derartigen Algorithmen basieren, sind deutlich weniger brauchbar und nicht so vielseitig wie Vektorisierungssysteme in Vollfarbe. Andere Systeme wiederum unterstützen mehr Farben, allerdings nur durch die wiederholte Ausführung eines 2-Farben-Algorithmus bei jeder separaten Farbe.

Im Gegensatz dazu wurde die Vectorizer.AI-Vektorisierungs-Engine von Grund auf so entwickelt, dass sie eine Vollfarben-Vektorisierung, einschließlich Transparenz und partieller Transparenz, unterstützt. Die unserem System zugrunde liegende Vektorgrafik gewährleistet nahtlose Konsistenz zwischen nebeneinander liegenden Formgrenzen und ermöglicht es dem System gleichzeitig, das Ergebnis zum Erzielen der bestmöglichen Qualität zu optimieren.

Grafiken im Vergleich zu Fotos Rekonstruktive im Vergleich zur inspirierenden Vektorisierung

Die Vektorisierung dient zwei Zwecken: der Rekonstruktion und der Inspiration.

Die rekonstruktive Vektorisierung ist der Prozess der Konvertierung eines durch Rasterung eines Vektororiginals erstellten Bitmap-Bildes in ein Vektorbild, das so weit wie möglich mit dem Original identisch ist. Das Ziel dabei ist die Rekonstruktion der Original-Vektorvorlage. Diese Art der Vektorisierung ist besonders bei Logos, Symbolen und anderen digitalen Grafiken sinnvoll, wenn die Original-Vektorvorlage nicht zur Verfügung steht.

Bei der inspirierenden Vektorisierung wird ein Foto, ein Gemälde oder ein sonstiges ähnliches Rasterbild in ein Vektorbild konvertiert, das vom Original inspiriert ist, es jedoch nicht unbedingt präzise zu rekonstruieren versucht. Es geht dabei eher um das Einfangen des künstlerischen Geistes oder des Wesens des Originals und weniger um das Rekonstruieren eines platonischen Ideals.

Unser Fokus liegt hauptsächlich auf der rekonstruktiven Vektorisierung, aber wir unterstützen natürlich auch die inspirierende Variante.

Einbetten im Gegensatz zu Vektorisieren

Die meisten Vektorformate unterstützen das Einbetten von Rasterbildern in Vektoren. Dadurch wird eine „gefälschte“ Vektordatei erstellt, da die zugrunde liegende Pixelbasis des Bildes nicht geändert wird. Bei den Ergebnissen ist dann kein Hochskalieren auf eine größere Größe ohne Qualitätsverlust möglich.

Beim Konvertieren von Image in SVG ist es also ganz wichtig, dass das Bild auch tatsächlich vektorisiert wird. Bei diesem Vorgang werden die Formen im Bild erkannt, Kurven an sie angepasst und das Ergebnis als echte Vektordatei exportiert. Das Endergebnis enthält keine Pixeldaten und kann ohne Qualitätsverlust auf eine beliebige Größe skaliert werden.

Mit Vectorizer.AI unterstützen wir nur eine echte Vektorisierung.

Image to SVG FAQ

Can I convert Image to SVG online?

Yes. Upload your Image image, let the AI vectorizer trace it, inspect the free preview, and download the SVG when you are happy with the result.

Wird das SVG bearbeitbare Vektorformen enthalten?

Ja. Das Ergebnis ist eine echte Vektorgrafik, die aus Formen und Kurven besteht, nicht nur aus der ursprünglichen Bitmap, die in eine SVG-Datei eingebettet ist.

Welche Bilder eignen sich am besten für die SVG-Konvertierung?

Logos, Icons, Schriftzüge, Diagramme, Illustrationen, Skizzen und Grafiken mit klaren Kanten führen in der Regel zu den am besten bearbeitbaren SVG-Ergebnissen.

Wofür kann ich das SVG verwenden?

SVG ist nützlich für Webgrafiken, Druckvorbereitung, Designbearbeitung, Cricut- und Vinylschneide-Workflows, Laser-Workflows, Icons und skalierbare Markengrafiken.

Vorab zuschneiden

Ihre Bildgröße überschreitet das Größenlimit. Zur Erzielung der besten Ergebnisse schneiden Sie das Bild auf den Teil zu, den Sie vektorisieren möchten.

Größenlimit


Originalbild

Größe:
Seitenverhältnis:
Megapixel:

Zugeschnittenes Bild

Größe:
Seitenverhältnis:
Megapixel:
Das zugeschnittene Bild überschreitet das Größenlimit und wird zur Anpassung skaliert.
Größenlimit erfüllt, vollständige Auflösung beibehalten.