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API développeur Vectorise.Me — conversion image→SVG REST/MCP et options d'export

Guide pratique pour utiliser l'API Vectorise.Me : convertir des images raster (JPG/PNG) en SVG canonique, puis exporter en PDF/PNG/EPS/AVIF, avec exemples cURL, presets et conseils pour petites équipes.

TL;DR en langage simple

  • Vectorise.Me propose une API REST v1 pour convertir des images raster (JPG, PNG, etc.) en SVG, puis exporter ce SVG en PDF, EPS, DXF, PNG, JPG, WEBP ou AVIF. Voir la doc : https://vectorise.me/developers
  • Flux minimal : créez une clé dans le dashboard, envoyez POST /api/v1/convert avec l'en-tête X-API-Key et un multipart/form-data contenant le fichier, récupérez le champ "svg" dans la réponse JSON. Pour un export, appelez POST /api/v1/export avec le SVG. Source : https://vectorise.me/developers
  • Le moteur REST est identique à celui du site web et utilise des presets (auto, logo, illustration, photo, pixel_art, technical_drawing). Les options de recovery s'exécutent côté serveur et peuvent retomber sur un profil direct si nécessaire. Source : https://vectorise.me/developers

Méthodologie : résumé strict basé sur l'extrait officiel de la doc (https://vectorise.me/developers).


Ce que vous allez construire et pourquoi c'est utile

Objectif : un microservice (ou une fonction serverless) qui reçoit des images raster et produit :

  • un SVG canonique (réponse principale de /api/v1/convert),
  • des exports à la demande (POST /api/v1/export) en pdf, eps, dxf, png, jpg, webp, avif. Source : https://vectorise.me/developers

Pourquoi utile : centraliser les assets vectoriels évite de stocker 5–20 variantes raster par asset ; on produit les formats demandés à la volée.

Composants essentiels (implémentation minimale) :

  • endpoint d'upload → stockage temporaire ;
  • appel POST /api/v1/convert (multipart/form-data) avec X-API-Key ;
  • persistance du champ "svg" renvoyé ;
  • endpoint d'export qui appelle POST /api/v1/export si l'utilisateur le demande. Source : https://vectorise.me/developers

Comparaison rapide des presets (d'après la doc) :

| Preset | Meilleur pour | Résultat attendu | |---|---:|---| | auto | détection automatique | profil adapté sans réglages manuels (défaut) | | logo | logos, icônes, texte | bords nets, couleurs fidèles | | illustration | dessins, clipart | courbes lisses, régions de couleur propres | | photo | photographies | transitions tonales et dégradés plus riches | | pixel_art | pixel art, rétro | fidélité pixel exacte | | technical_drawing | plans, schémas | tracé noir & blanc net |

Source : https://vectorise.me/developers

Avant de commencer (temps, cout, prerequis)

Prérequis (source officielle) : https://vectorise.me/developers

  • Compte Vectorise.Me et clé API (créez la clé dans le dashboard -> API Keys). L'API s'authentifie via l'en-tête unique X-API-Key (pas d'OAuth, pas de refresh). Source : https://vectorise.me/developers
  • Capacité backend à faire POST multipart/form-data (curl, Node, Python).
  • Stockage sécurisé pour la clé (secret manager / variable d'env).
  • Stockage objet (S3 ou équivalent) pour conserver SVGs canoniques.

Comportement serveur à connaître :

  • La recovery s'exécute côté serveur ; le service utilise un modèle partagé, sérialise les travaux lourds sur des hôtes à 2 GB et peut plafonner la résolution sous pression mémoire. Vérifiez qualityDiagnostics.edgeRecoveryResolved pour savoir ce qui a réellement tourné. Source : https://vectorise.me/developers

Estimation pour un prototype : 4–8 heures pour un développeur familier HTTP/serverless (valider en staging). Nombre de presets documentés : 6. Formats d'export : 7. Niveaux de recovery_detail : 4 (low, med, high, ultra). Source : https://vectorise.me/developers

Exemple de config d'environnement :

{
  "VECTORISE_API_KEY": "<stocker-dans-un-secret-manager-ou-env>"
}

Installation et implementation pas a pas

Vue générale : upload → POST /api/v1/convert → stocker SVG → (optionnel) POST /api/v1/export. Source : https://vectorise.me/developers

  1. Créez une clé API
  • Connectez-vous au dashboard Vectorise.Me et créez une clé depuis API Keys. Source : https://vectorise.me/developers
  1. Test rapide (curl)
export VECTORISE_API_KEY="sk_live_xxx"
curl -X POST "https://vectorise.me/api/v1/convert" \
  -H "X-API-Key: $VECTORISE_API_KEY" \
  -F imageFile=@sample-logo.png \
  -F preset=logo \
  -F edge_recovery=auto
  • La réponse JSON contient typiquement "svg" et "colorPalette" ; sauvegardez le SVG. Source : https://vectorise.me/developers
  1. Exporter en PDF (curl)
curl -X POST "https://vectorise.me/api/v1/export" \
  -H "X-API-Key: $VECTORISE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{ "svg": "<svg...>", "format": "pdf" }'
  1. Options et diagnostics (extraits documentés)
  • Paramètres notables : edge_recovery=(off|auto|real_esrgan), preprocess_sharpen=(true|false), recovery_detail=(low|med|high|ultra). Vérifiez qualityDiagnostics.edgeRecoveryResolved. Source : https://vectorise.me/developers
  1. Pattern d'intégration recommandé
  • upload → fonction serverless qui appelle /convert → stocke SVG → retourne URL signée ; déclencher /export à la demande. Source : https://vectorise.me/developers

Problemes frequents et correctifs rapides

  • 401 / 403 : vérifiez X-API-Key présent et correct. Source : https://vectorise.me/developers
  • Pression mémoire / fallback : si la recovery ne peut tourner, le moteur retombe sur VTracer ; réduisez la résolution côté client ou désactivez edge_recovery. Source : https://vectorise.me/developers
  • Rendu différent après recovery : forcer edge_recovery et augmenter recovery_detail, puis inspecter qualityDiagnostics.edgeRecoveryResolved. Source : https://vectorise.me/developers

Debug rapide (script CI)

curl -s -X POST "https://vectorise.me/api/v1/convert" \
  -H "X-API-Key: $VECTORISE_API_KEY" \
  -F imageFile=@sample.png -F preset=logo | jq -r '.svg' > out.svg

Remèdes opérationnels : limiter la résolution d'entrée, retenter 1–3 fois avec backoff, ou mettre en quarantaine les images problématiques pour revue humaine.

Premier cas d'usage pour une petite equipe

Contexte : équipe solo / petite (1–3 personnes) qui veut automatiser vectorisation de logos et fournir PDF à la demande. Source : https://vectorise.me/developers

Conseils concrets et actionnables (au moins 3 points) :

  1. Externaliser l'appel API côté serveur
  • Implémentez une fonction serverless (ou un petit service) qui reçoit l'upload, appelle POST /api/v1/convert avec X-API-Key et stocke le SVG dans l'espace objet. Ne placez jamais la clé côté client. Source : https://vectorise.me/developers
  1. Standardiser les presets et diagnostics
  • Pour chaque asset, enregistrez le preset utilisé (logo, photo, etc.) et vérifiez qualityDiagnostics.edgeRecoveryResolved. Cela permet de rejouer la conversion si vous changez les réglages. Source : https://vectorise.me/developers
  1. Process minimal de contrôle qualité
  • Pour 10–20 logos initiaux, faites une revue manuelle puis créez une suite de tests visuels (pixel-diff) pour éviter les régressions. Automatiser ensuite. Source : https://vectorise.me/developers
  1. Robustesse opérationnelle (pratique pour solo)
  • Stockez la clé dans un secret manager, implémentez retries = 3 avec backoff, et exposez un endpoint interne pour déclencher /export à la demande. Source : https://vectorise.me/developers

Checklist pour solo / petite équipe :

  • [ ] Créer la clé API dans le dashboard (https://vectorise.me/developers)
  • [ ] Déployer 1 fonction serverless qui appelle /api/v1/convert
  • [ ] Sauvegarder SVGs canoniques et journaliser preset + diagnostics
  • [ ] Mettre en place 10–20 tests d'acceptation visuelle
  • [ ] Mettre en place retries=3 et surveillance basique

Notes techniques (optionnel)

  • Parité moteur : Web, REST et MCP partagent le même moteur et les mêmes presets — vous devriez obtenir le même rendu en utilisant le même preset. Source : https://vectorise.me/developers
  • Recovery et runtime : la recovery s'exécute côté serveur ; le système peut sérialiser les travaux lourds sur des hôtes à 2 GB et plafonner la résolution sous pression mémoire. Consultez qualityDiagnostics.edgeRecoveryResolved pour confirmer ce qui a tourné. Source : https://vectorise.me/developers
  • Paramètres à exposer dans votre API : preset, edge_recovery, preprocess_sharpen, recovery_detail (low|med|high|ultra). Source : https://vectorise.me/developers

Que faire ensuite (checklist production)

Hypotheses / inconnues

  • Endpoints et presets documentés : POST /api/v1/convert, POST /api/v1/export ; presets listés : auto, logo, illustration, photo, pixel_art, technical_drawing. Source : https://vectorise.me/developers
  • Formats d'export supportés : pdf, eps, dxf, png, jpg, webp, avif. Source : https://vectorise.me/developers
  • L'infrastructure de traitement documente l'utilisation d'hôtes à 2 GB et fallback vers VTracer si la recovery ne peut réussir. Source : https://vectorise.me/developers

Éléments à mesurer en staging : latence médiane (ms), taux d'erreur 4xx/5xx (%), nombre de conversions quotidiennes (count) et qualité visuelle sur 10–20 cas initiaux.

Risques / mitigations

  • Risque : fallback dû à pression mémoire modifiant le rendu. Mitigation : lire qualityDiagnostics.edgeRecoveryResolved, réduire la résolution d'entrée, retenter ou marquer pour revue humaine. Source : https://vectorise.me/developers
  • Risque : fuite de clé API. Mitigation : stocker X-API-Key dans un secret manager et ne jamais exposer la clé côté client. Source : https://vectorise.me/developers
  • Risque : hausse de 5xx. Mitigation : mettre en file d'attente, appliquer backoff, mettre en cache le SVG et servir le raster original en dernier recours.

Prochaines etapes

  • Instrumenter métriques : latence (ms), taux 4xx/5xx (%), conversions par jour (count).
  • Lancer un canary à 10% du trafic pendant 7–14 jours et valider rendu visuel et erreurs.
  • Automatiser tests visuels sur 10–20 cas, puis étendre à ~200 images pour régression.
  • Intégrer Vectorise.Me dans la pipeline d'assets pour générer et stocker SVGs canoniques et exports à la demande. Voir la doc et l'OpenAPI : https://vectorise.me/developers

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Guide pratique pour utiliser l'API Vectorise.Me : convertir des images raster (JPG/PNG) en SVG canonique, puis exporter en PDF/PNG/EPS/AVIF, avec exemples cURL…

https://aisignals.dev/fr/posts/2026-08-08-vectoriseme-developer-api-rest-and-mcp-compatible-image-to-svg-conversion-with-export-options

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