工程图纸矢量化转换用哪个软件

有很多软件可以用来进行工程图纸的矢量化转换，常见的包括：

1. Adobe Illustrator：功能强大、操作简单，是比较常见的矢量化转换工具。

2. CorelDRAW：功能类似于Illustrator，也是比较常用的矢量化转换软件之一。

3. Inkscape：一款免费的开源矢量图形编辑软件，也可以进行工程图纸的矢量化转换。

4. AutoCAD：虽然主要是用来绘制工程图纸的软件，但也可以将绘制好的图形导出为矢量格式。

5. Sketch：主要用来设计UI界面，但也可以进行矢量化转换。

选择哪个软件主要取决于个人的使用习惯和需求。

相关问题

国内外工程图识别及矢量化研究现状

工程图识别及矢量化是计算机视觉领域的一个重要研究方向，目前已经有一定的研究成果。下面分别介绍国内外工程图识别及矢量化研究现状。

国外研究现状：

在工程图像的识别方面，主要有两种方法：基于特征的方法和基于深度学习的方法。基于特征的方法主要是利用图像的颜色、纹理、形状等特征进行分类，常用的算法包括支持向量机（SVM）、决策树等。而基于深度学习的方法则是利用卷积神经网络（CNN）自动提取图像的特征，包括AlexNet、VGG、ResNet等。近年来，基于深度学习的方法在图像识别领域取得了很大的进展，其中一些方法已经被成功应用于工程图像的分类和识别任务中。

在工程图像的矢量化方面，主要有两种方法：基于边界跟踪的方法和基于机器学习的方法。基于边界跟踪的方法主要是利用图像的边缘信息进行矢量化，常用的算法包括Douglas-Peucker算法、Ramer-Douglas-Peucker算法等。而基于机器学习的方法则是利用分类器对图像进行分割，然后再利用贝塞尔曲线、样条曲线等方法进行矢量化。近年来，基于机器学习的方法在工程图像的矢量化领域也取得了很大的进展。

国内研究现状：

国内对于工程图像的识别和矢量化研究也已经取得了一定的进展。在工程图像的识别方面，主要是利用深度学习方法进行研究，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。同时，也有一些研究团队利用传统的分类算法进行工程图像的分类和识别任务。

在工程图像的矢量化方面，国内研究主要是基于边界跟踪和机器学习算法进行研究，常用的算法包括Douglas-Peucker算法、支持向量机（SVM）等。同时，也有一些研究团队利用深度学习算法进行工程图像的矢量化任务。

总之，国内外对于工程图像的识别和矢量化研究已经取得了很大的进展，但是在复杂工程图像的识别和矢量化方面仍然存在一些挑战，需要进一步探索和研究。

arcgis矢量化地图

ArcGIS是一款由Esri公司开发的地理信息系统软件，它提供了丰富的功能和工具，用于处理、分析和可视化地理数据。矢量化地图是将栅格图像转换为矢量数据的过程，可以将图像中的线条、边界、点等要素提取出来，并以矢量形式进行表示和存储。

在ArcGIS中，有多种方法可以进行矢量化地图的操作。其中一种常用的方法是使用ArcScan工具，它可以自动或手动地将栅格图像转换为矢量要素。使用ArcScan工具，你可以通过设置不同的参数和阈值来控制矢量化的精度和准确性。

另外，ArcGIS还提供了其他一些工具和功能，如图像分类、特征提取等，可以帮助用户更好地进行矢量化地图的操作。同时，ArcGIS还支持多种数据格式的导入和导出，可以方便地与其他GIS软件进行数据交换和共享。