一种基于深度学习和边缘检测的图像矢量化方法及系统

本发明涉及图像技术领域，尤其是涉及一种基于深度学习和边缘检测的图像矢量化方法及系统，所述方法，包括获取家电模块的图像数据，并对获取的图像数据进行预处理；将预处理后的图像数据作为输入构建边缘检测模型，对边缘检测模型输出的边缘概率图进行优化处理，对预处理后的图像数据依次进行边缘检测生成多组边缘图，对多组边缘图进行平均处理得到综合边缘图像；将优化后的边缘概率图和综合边缘图像作为输入，将边缘信息转换为矢量图形得到DXF文件，本发明将优化后的边缘概率图和综合边缘图像作为输入，利用Potrace算法进行矢量化转换，结合前期对边缘检测结果的优化处理，能够生成精度更高、噪声更少的矢量图形。