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Inkscape fornisce una potentissima funzione di autotracciamento delle immagini bitmap. Questo non significa naturalmente che non sia importate imparare a ricalcare o a disegnare a mano libera con i tracciati, ma piuttosto che in buona parte delle occasioni possiamo utilizzare questo strumento per velocizzare il lavoro.

Dobbiamo tenere comunque a mente che un autotracer, per quanto potente e preciso, non potrà quasi mai esentarci dal ritoccare ed ottimizzare manualmente il risultato: usiamolo quindi come punto di partenza su cui lavorare.

L'autotracing di Inkscape prevede che l'immagine bitmap venga prima di tutto trasformata in una immagine a due soli colori, con alcuni metodi (in alcuni casi a più passi) che vedremo più avanti. L'immagine trasformata viene quindi analizzata e tracciata.

Prendiamo il logo di html.it come esempio per il nostro esercizio di tracciamento vettoriale.

Figura 1. Logo Html.it

Selezioniamolo e andiamo sul menu Tracciato>Vettorializza Bitmap.Si apre una finestra come questa:

Figura 2. Maschera di impostazione del tracciamento

Tenendo sempre a mente che il risultato dipende molto dal tipo e dalla qualità dell'immagine di partenza, iniziamo a sperimentare per capire come funzionano le varie modalità e relative opzioni di questo filtro:

• Luminosità Immagine: per ogni pixel viene calcolata la somma delle componenti di colore (R+G+B), ovvero l'immagine stessa viene convertita in toni di grigio.

  L'immagine viene poi convertita in bianco e nero, facendo diventare neri tutti i pixel più scuri del valore di soglia, che varia da 0,0 a 1,0.

  Quindi l'immagine viene tracciata, e tutti i punti neri vengono considerati interni alla curva.Questa modalità dà buoni risultati per immagini in bianco e nero o con contorni ben delineati.

  Figura 3. Soglie diverse di lunminosità
  
• Rilevamento bordo: l'immagine viene convertita in toni di grigio, poi viene creata una maschera di rilevamento bordi, ovvero una immagine in cui i pixel sono tanto più chiari quanto più differiscono da quelli adiacenti.

  Questa maschera viene convertita in bianco e nero come nel caso precedente, poi viene utilizzata per effettuare il tracciamento.

  La linea viene quindi creata fra aree che differiscono in luminosità fra loro più del valore di soglia (da 0,0 a 1,0); questo significa che più alto sarà il valore di soglia, meno linee verranno create.

  Figura 4. Soglie diverse di Rilevamento Bordo
  
• Quantificazione/riduzione: questa modalità, come la precedente, analizza le differenze fra pixel adiacenti, ma invece di confrontare le rispettive luminosità, confronta fra loro le singole componenti di colore, risultando così sensibile anche ai cambiamenti di tonalità.

  Più in dettaglio, dell'immagine bitmap vengono prima di tutto create tre maschere di rilevamento bordi una per ciascun colore principale, maschere che vengono poi ricomposte in una unica immagine (similmente al filtro "Trova bordi" di Photoshop).

  Questa immagine viene ridotta al numero di colori specificato, poi viene tracciata considerando i colori pari come interni alla curva, e quelli dispari come esterni.

  Figura 5. Risultati al variare del numero di colori
  
• Scansioni multiple: l'immagine viene tracciata più volte e ad ogni passaggio viene creata una diversa curva.

  Si possono impostare diversi tipi di scansione: per luminosità, per colore o monocromatica; quest'ultima funziona come la scansione colore, ma converte in livelli di grigio le varie scansioni. Si può impostare il numero di scansioni effettuate, quindi il numero di curve prodotte.

  Figura 6. Esempi di scansioni multiple
  

Ovviamente ogni immagine è un un caso a sé ed è quindi bene fare diverse prove, ricordando che i tracciati risultanti possono essere molto complessi e con molti nodi, può quindi capitare che il computer impieghi parecchio tempo per restituire il risultato dell'operazione richiesta.

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