Lar Áudio Crepúsculo dos pixels - mudando o foco para gráficos vetoriais

Crepúsculo dos pixels - mudando o foco para gráficos vetoriais

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Anonim

Um pixel, por natureza, faz parte de uma imagem maior. Quanto menor o pixel, mais eles podem compor a imagem maior e completa (e, portanto, maior a definição). As bordas mais finas dão à imagem mais resolução, pois a definição mais alta permite uma imagem mais fiel. Vimos a resolução se tornar cada vez mais fina ao longo dos anos, o que é basicamente o resultado de uma maior capacidade de pixels menores à medida que os gráficos digitais evoluem. Mas e se o tamanho e a quantidade de pixels não fossem mais as variáveis ​​decisivas na qualidade de uma imagem? E se as imagens pudessem ser redimensionadas com pouca ou nenhuma perda de resolução?

O que são gráficos vetoriais?

Os gráficos vetoriais costumavam ser o sistema de exibição principal do computador pessoal. Por outro lado, os bitmaps de pixel (também conhecidos como imagens rasterizadas) foram desenvolvidos nas décadas de 1960 e 1970, mas não se destacaram até os anos 80. Desde então, os pixels têm desempenhado um papel enorme na maneira como criamos e consumimos fotografia, vídeo e uma grande quantidade de animação e jogos. No entanto, os gráficos vetoriais foram empregados no design visual digital ao longo dos anos e sua influência aumenta à medida que a tecnologia melhora.

Ao contrário de imagens rasterizadas (que mapeiam pixels individuais com valor de cor para formar bitmaps), os gráficos vetoriais empregam sistemas algébricos para representar formas primitivas que podem ser redimensionadas infinitamente e fielmente. Eles evoluíram para atender a várias aplicações de design auxiliadas por computador, tanto estéticas quanto práticas. Grande parte do sucesso da tecnologia de gráficos vetoriais pode ser atribuída à sua praticidade - pois os gráficos escalonáveis ​​têm muitos usos em várias vocações técnicas. De um modo geral, no entanto, falta sua capacidade de representar apresentações visuais fotorrealistas e complexas em comparação com a imagem rasterizada.

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