运用AI来绘制图片的轮廓线,通常可以通过下面内容几种方式实现：

运用深度进修模型

a. 预训练模型

• Mask R-CNN：这一个强大的模型，可以用来识别和分割图像中的对象，同时输出轮廓。
• YOLO (You Only Look Once)：YOLO主要用于目标检测，但它也可以用来生成对象的轮廓。

b. 模型训练

• 如果你需要针对特定类型的图像进行轮廓提取,你也许需要自己训练壹个模型，这通常涉及到下面内容流程：
  • 数据准备：收集和标记轮廓线图像。
  • 模型选择：选择合适的深度进修框架（如TensorFlow或PyTorch）和模型架构。
  • 训练模型：运用标记好的数据训练模型。
  • 测试和验证：评估模型的性能。

运用图像处理库

• OpenCV：这一个强大的计算机视觉库，可以用来检测边缘和轮廓。
  • 运用cv2.findContours和cv2.drawContours函数可以找到图像中的轮廓并绘制它们。

在线服务

• 有些在线服务可以直接上传图像并返回轮廓线,
  • https://www.image-corners.com/
  • https://www.image-ocr.com/ （虽然主要功能是OCR，但也可以用于轮廓检测）

实际操作流程：

运用Mask R-CNN

1. 配置TensorFlow和相关库。
2. 运用预训练的Mask R-CNN模型。
3. 加载图像。
4. 应用模型。
5. 获取轮廓并绘制。

运用OpenCV

1. 配置OpenCV。
2. 加载图像。
3. 运用cv2.Canny进行边缘检测。
4. 运用cv2.findContours找到轮廓。
5. 运用cv2.drawContours在原图上绘制轮廓。

请根据你的具体需求和技能水平选择合适的方式,如果你是深度进修初学者，也许需要一些时刻来熟悉这些工具和模型。