Для построения различных моделей реальных объектов необходимо получать векторное изображение фигур (многоугольников) из шумных данных. В рамках данной статьи затронут вопрос векторизации параллелограммов: параллелограмм является частным случаем многоугольника, но довольно прост в определении и моделировании. В статье приводится описание двух различных подходов к аппроксимации исходных данных: алгоритм Дугласа-Пекера и метод наименьших квадратов для построения парной линейной регрессии, алгоритм построения параллелограмма, а также сравнительный анализ результатов, полученных на специально сгенерированных данных, описывающих шумный параллелограмм.