lov-png2svg

name	lov-png2svg
category	Document Conversion
tagline	PNG → high-quality SVG conversion with background removal and spline curves.
description	Convert PNG images to high-quality SVG with optional white-background removal, vtracer spline vectorization, and svgo compression. Use when the user asks for "PNG to SVG", "png2svg", "转 SVG", "矢量化", "去白底", logo tracing, or converting raster icons into editable vector assets.
license	MIT
compatibility	Requires ImageMagick `magick`, vtracer, and svgo (`npx svgo` is supported). Works on macOS/Linux where those CLIs are installed.
metadata	{"author":"contributors","version":"1.1.0","tags":"png svg vectorization imagemagick vtracer"}

PNG to SVG Skill

将 PNG 图片转换为高质量矢量 SVG，支持去除白色背景。

工具链

PNG → magick (去白底+alpha阈值) → vtracer (样条曲线) → svgo (压缩) → SVG

• ImageMagick (magick): 去除白色背景 + alpha 阈值处理
• vtracer: 样条曲线矢量化（比 potrace 更平滑）
• svgo: SVG 路径压缩优化

调用方式

当需要将 PNG 转换为 SVG 时，按以下步骤执行：

输入

• INPUT_PNG: 输入 PNG 文件路径（必需）
• OUTPUT_SVG: 输出 SVG 路径（默认：同名 .svg）
• KEEP_BG: 是否保留背景（默认：false，去除白色背景）

执行步骤

Step 1: 预处理（去白底）

如果需要去除背景（KEEP_BG=false）：

magick INPUT_PNG \
  -fuzz 15% -transparent white \
  -channel A -threshold 50% +channel \
  INPUT_PNG.temp.png

Step 2: 矢量化

vtracer --input INPUT_PNG.temp.png --output OUTPUT_SVG \
  --mode spline \
  --filter_speckle 8 \
  --color_precision 8 \
  --corner_threshold 120 \
  --segment_length 6 \
  --path_precision 5

Step 3: 压缩优化

npx svgo OUTPUT_SVG -o OUTPUT_SVG --multipass

Step 4: 清理

rm -f INPUT_PNG.temp.png

输出

返回生成的 SVG 文件路径，并报告文件大小。

✓ PNG → SVG 转换完成

输入: {INPUT_PNG}
输出: {OUTPUT_SVG}
大小: {file_size}

依赖

首次使用前确保已安装：

brew install imagemagick
cargo install vtracer
npm install -g svgo  # 或使用 npx

参数调优

参数	作用	调大效果
filter_speckle	过滤小斑点	更干净
corner_threshold	角点阈值	更平滑
segment_length	线段长度	更平滑
color_precision	颜色精度	更准确

Runtime context (shared)

运行前读取本 Skill 包的 skill.yaml，由宿主提供 skill-runtime/v1 上下文。字段解析顺序为：当前请求、项目上下文、个人 Preferences、品牌 Profile、通用默认值。

• 只使用 Manifest 声明的字段；Profile 保存公开品牌事实，Preferences 保存个人工作偏好。
• required: true 字段缺失时，按 Manifest 的问题配置向用户提出一个聚焦问题；用户明确同意后再保存回答。
• 报错提供可复制的 context_id、字段路径与来源，诊断内容避开秘密、完整私人路径和原始配置。

通用反馈闭环

用户在 Skill 驱动任务中提出修改意见时，继续当前产物前必须执行：

1. 先判断意见是 task-specific（仅本次）还是 reusable（可跨任务复用）。
2. task-specific 只修改当前任务，不改 Skill。
3. reusable 先确定作用域：领域规则先更新对应 canonical Skill；适用于所有 Skill 的规则先更新共享规范。
4. 完成规则更新、版本、lint 与分发核验后，再把修改应用到当前任务。
5. reusable 修改会使此前的“确认”“继续”“发吧”失效；完成当前产物修改和回读后必须停下，等待用户下一步指示，不自动进入发布、提交或其他外部写入。