可視化工具可以提供多樣的數(shù)據(jù)展現(xiàn)形式，多樣的圖形渲染形式，豐富的人機(jī)交互方式，支持商業(yè)邏輯的動(dòng)態(tài)腳本引擎等等。目前市面上的數(shù)據(jù)可視化工具多種多樣，其中Excel可以說(shuō)是典型的入門(mén)級(jí)數(shù)據(jù)可視化工具。從數(shù)據(jù)可視化的自動(dòng)化方面來(lái)看，建議使用 Python 編程來(lái)實(shí)現(xiàn)。Python 中用于數(shù)據(jù)可視化的庫(kù)有很多，比較常見(jiàn)的有： Matplotlib（強(qiáng)大、復(fù)雜）、Seaborn（基于Matplotlib、簡(jiǎn)單）、pyecharts（基于Echarts、炫酷）、plotnine（移植于R的ggplot2、圖形語(yǔ)法）、PyQtGraph（交互、高性能）。中國(guó)人的成語(yǔ)"眼見(jiàn)為實(shí)"和西方人常說(shuō)的"One picture is worth ten thousand words"表達(dá)了視覺(jué)對(duì)人類(lèi)的重要性。靜安區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)聯(lián)系人

國(guó)內(nèi)的數(shù)據(jù)可視化工具，有BDP商業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)-個(gè)人版，大數(shù)據(jù)魔鏡，數(shù)據(jù)觀(guān)，F(xiàn)ineBI商業(yè)智能軟件等。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的基本思想，是將數(shù)據(jù)庫(kù)中每一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)作為單個(gè)圖元元素表示，大量的數(shù)據(jù)集構(gòu)成數(shù)據(jù)圖像，同時(shí)將數(shù)據(jù)的各個(gè)屬性值以多維數(shù)據(jù)的形式表示，可以從不同的維度觀(guān)察數(shù)據(jù)，從而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入的觀(guān)察和分析。 [2]數(shù)據(jù)可視化主要是借助于圖形化手段，清晰有效地傳達(dá)與溝通信息。但是，這并不就意味著，數(shù)據(jù)可視化就一定因?yàn)橐獙?shí)現(xiàn)其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端復(fù)雜青浦區(qū)品牌數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)報(bào)價(jià)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中模式識(shí)別技術(shù)經(jīng)常用于對(duì)圖象中的某些部分，例如分割區(qū)域的識(shí)別和分類(lèi)。

人工智能所研究的一個(gè)主要問(wèn)題是：如何讓系統(tǒng)具備“計(jì)劃”和“決策能力”？從而使之完成特定的技術(shù)動(dòng)作（例如：移動(dòng)一個(gè)機(jī)器人通過(guò)某種特定環(huán)境）。這一問(wèn)題便與計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題息息相關(guān)。在這里，計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)作為一個(gè)感知器，為決策提供信息。另外一些研究方向包括模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)（這也隸屬于人工智能領(lǐng)域，但與計(jì)算機(jī)視覺(jué)有著重要聯(lián)系），也由此，計(jì)算機(jī)視覺(jué)時(shí)常被看作人工智能與計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。物理是與計(jì)算機(jī)視覺(jué)有著重要聯(lián)系的另一領(lǐng)域。

幾乎在每個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的具體應(yīng)用都要解決一系列相同的問(wèn)題。這些經(jīng)典的問(wèn)題包括：識(shí)別一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)，圖像處理和機(jī)器視覺(jué)所共有的經(jīng)典問(wèn)題便是判定一組圖像數(shù)據(jù)中是否包含某個(gè)特定的物體，圖像特征或運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。這一問(wèn)題通?？梢酝ㄟ^(guò)機(jī)器自動(dòng)解決，但是到目前為止，還沒(méi)有某個(gè)單一的方法能夠***的對(duì)各種情況進(jìn)行判定：在任意環(huán)境中識(shí)別任意物體?，F(xiàn)有技術(shù)能夠也只能夠很好地解決特定目標(biāo)的識(shí)別，比如簡(jiǎn)單幾何圖形識(shí)別，人臉識(shí)別，印刷或手寫(xiě)文件識(shí)別或者車(chē)輛識(shí)別。而且這些識(shí)別需要在特定的環(huán)境中，具有指定的光照，背景和目標(biāo)姿態(tài)要求。計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)形式很大程度上依賴(lài)于其具體應(yīng)用方向。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一門(mén)研究如何使機(jī)器“看”的科學(xué)，更進(jìn)一步的說(shuō)，就是是指用攝影機(jī)和電腦代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤和測(cè)量等機(jī)器視覺(jué)，并進(jìn)一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀(guān)察或傳送給儀器檢測(cè)的圖像。作為一個(gè)科學(xué)學(xué)科，計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究相關(guān)的理論和技術(shù)，試圖建立能夠從圖像或者多維數(shù)據(jù)中獲取‘信息’的人工智能系統(tǒng)。這里所指的信息指Shannon定義的，可以用來(lái)幫助做一個(gè)“決定”的信息。因?yàn)楦兄梢钥醋魇菑母泄傩盘?hào)中提取信息，所以計(jì)算機(jī)視覺(jué)也可以看作是研究如何使人工系統(tǒng)從圖像或多維數(shù)據(jù)中“感知”的科學(xué)。從圖像中發(fā)現(xiàn)特定的情況內(nèi)容。上海本地?cái)?shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)電話(huà)多少

計(jì)算機(jī)視覺(jué)就是用各種成像系統(tǒng)代替視覺(jué)作為輸入敏感手段，由計(jì)算機(jī)來(lái)代替大腦完成處理和解釋。靜安區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)聯(lián)系人

識(shí)別的幾個(gè)具體應(yīng)用方向：基于內(nèi)容的圖像提?。涸诰薮蟮膱D像**中尋找包含指定內(nèi)容的所有圖片。被指定的內(nèi)容可以是多種形式，比如一個(gè)紅色的大致是圓形的圖案，或者一輛自行車(chē)。在這里對(duì)后一種內(nèi)容的尋找顯然要比前一種更復(fù)雜，因?yàn)榍耙环N描述的是一個(gè)低級(jí)直觀(guān)的視覺(jué)特征，而后者則涉及一個(gè)抽象概念（也可以說(shuō)是高級(jí)的視覺(jué)特征），即‘自行車(chē)’，顯然的一點(diǎn)就是自行車(chē)的外觀(guān)并不是固定的。姿態(tài)評(píng)估：對(duì)某一物體相對(duì)于攝像機(jī)的位置或者方向的評(píng)估。例如：對(duì)機(jī)器臂姿態(tài)和位置的評(píng)估。光學(xué)字符識(shí)別對(duì)圖像中的印刷或手寫(xiě)文字進(jìn)行識(shí)別鑒別，通常的輸出是將之轉(zhuǎn)化成易于編輯的文檔形式。靜安區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)聯(lián)系人

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