Vektorisering

Vektorisering är processen att omvandla data eller bilder som beskrivs i raster- eller oorganiserad form till vektorbaserade representationer. En vektor representerar geometriska mallar som punkter, linjer och kurvor genom matematiska funktioner. Begreppet används inom flera fält, där syftet ofta är att skapa skalbara, redigerbara och lättanvända modeller.

I grafisk design och bildbehandling innebär vektorisering att konvertera rasterbilder till vektorbaserade konturer och former. Metoderna inkluderar Kantspårning och polygonisering, där algoritmer såsom Potrace eller autotrace används för att beskriva konturerna som linjer och Bézier-kurvor. Resultatet lagras vanligtvis i format som SVG, AI, EPS eller DXF och gör det möjligt att förstora utan förlust av skärpa.

I geografiska informationssystem (GIS) och CAD representeras verkliga objekt som punkter, linjer eller polygoner i vektorformat. Fördelar är lättare skalning, exakt redigering och möjligheten att utföra rumslig analys. Vanliga vektorformat inkluderar Shapefile, GeoJSON, GML och DXF.

I programmering används vectorisering för att ersätta loopar med vektoriserade operationer som utnyttjar CPU- eller GPU-SIMD, vilket ofta ger stora prestandaförbättringar. Detta ligger till grund för numeriska bibliotek som NumPy, MATLAB och liknande, och kan vara automatiserad av kompilatorer eller uppnås manuellt av programmeraren.

I maskininlärning och naturlig språkbehandling används ord- eller dokumentvektorisering för att omvandla text till numeriska vektorer som kan användas i modeller. Exempel är bag-of-words, TF-IDF och olika inbäddningstekniker som word2vec, GloVe eller transformerbaserade representationer.

Vektorisering måste balansera detaljnivå och komplexitet. Höga detaljer kräver ofta större vektorantal och kan leda till komplexa modeller, medan förenkling kan avsevärt reducera filstorlek och processkostnader. Korrekt val beror på användningsområde, krav på precision och prestanda.