这只是一个简单的范例，演示了自动向量化背后的基本思想。
图纸矢量化是现代图像图形处理技术发展的一个重要分枝，具有很高的研究价值及广泛的应用前景。
实验结果表明，改进后的变步长矢量化方法不仅提高了图形的点位精度，而且还提高了压缩的数据量。
图象识别，图象二值化，细化，直线拟合，曲线拟合，矢量化。
矢量标绘后可以量测得到城市道路的准确轮廓及相关参数。
在数控线切割机床自动编程系统中引入图像矢量化技术，能提高编程系统的智能化水平。
动态二分矢量化方法可以确保图形的点位精度，但存在大量冗余数据。
文档向量化的质量对于文本分类的速度和准确度有着很大的影响。
通过将同类型的优化变量集中排列，建立最优潮流模型的矢量化表达形式。
位图的矢量化，不但是计算机图形学的研究热点，而且是许多工程问题必须解决的难点。
研究了一种在细化线的基础上的工程图纸并行矢量化方法。
矢量化的速度和质量都有较大的提高。此方法也适用于其它领域线条的检测与提取。
我们同时提供数码绘图服务，把一些传统图像数码化，例如公司标志。
如果您想要取消自动向量化的激活，那么您可以添加选项–qhot=novector。
对图像进行矢量化不仅能够压缩图像的存储空间，而且能够实现指纹图像放大不失真；
土地利用现状更新调查工作内业矢量化中需要注意的问题