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數(shù)據(jù)可視化與信息圖形、信息可視化、科學(xué)可視化以及統(tǒng)計(jì)圖形密切相關(guān)。當(dāng)前，在研究、教學(xué)和開(kāi)發(fā)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)可視化乃是一個(gè)極為活躍而又關(guān)鍵的方面?！皵?shù)據(jù)可視化”這條術(shù)語(yǔ)實(shí)現(xiàn)了成熟的科學(xué)可視化領(lǐng)域與較年輕的信息可視化領(lǐng)域的統(tǒng)一。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)包含以下幾個(gè)基本概念：1、數(shù)據(jù)空間：是由n維屬性和m個(gè)元素組成的數(shù)據(jù)集所構(gòu)成的多維信息空間；2、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)：是指利用一定的算法和工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行定量的推演和計(jì)算；3、數(shù)據(jù)分析：指對(duì)多維數(shù)據(jù)進(jìn)行切片、塊、旋轉(zhuǎn)等動(dòng)作剖析數(shù)據(jù)，從而能多角度多側(cè)面觀察數(shù)據(jù)；計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一門關(guān)于如何運(yùn)用照相機(jī)和計(jì)算機(jī)來(lái)獲取我們所需的，被拍攝對(duì)象的數(shù)據(jù)與信息的學(xué)問(wèn)。寶山區(qū)提供數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)平臺(tái)

數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘是指對(duì)大量數(shù)據(jù)加以分類整理并挑選出相關(guān)信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘通常為商業(yè)智能組織和金融分析師所采用；不過(guò)，在科學(xué)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘也越來(lái)越多地用于從現(xiàn)代實(shí)驗(yàn)與觀察方法所產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)集之中提取信息。數(shù)據(jù)挖掘被描述為“從數(shù)據(jù)之中提取隱含的，先前未知的，潛在有用信息的非凡過(guò)程”，以及“從大型數(shù)據(jù)集或數(shù)據(jù)庫(kù)之中提取有用信息的科學(xué)”。與企業(yè)資源規(guī)劃相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘是指對(duì)大型交易數(shù)據(jù)集進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和邏輯分析，從中尋找可能有助于決策制定工作的模式的過(guò)程。電商數(shù)據(jù)黃浦區(qū)品牌數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)電話多少計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)形式很大程度上依賴于其具體應(yīng)用方向。

將機(jī)器視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用于禽蛋品質(zhì)檢測(cè)具有人工檢測(cè)所無(wú)法比擬的優(yōu)勢(shì)。表面缺陷與大小、形狀是蛋品品質(zhì)的重要特征，利用機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行檢測(cè)不僅可以排除人的主觀因素的干擾，而且還能夠?qū)@些指標(biāo)進(jìn)行定量描述,避免了因人而異的檢測(cè)結(jié)果，減小了檢測(cè)分級(jí)誤差，提高了生產(chǎn)率和分級(jí)精度。系統(tǒng)組成一個(gè)典型的工業(yè)機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用系統(tǒng)，包括數(shù)字圖像處理技術(shù)、機(jī)械工程技術(shù)、控制技術(shù)、光源照明技術(shù)、光學(xué)成像技術(shù)、傳感器技術(shù)、模擬與數(shù)字視頻技術(shù)、計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)、人機(jī)接口技術(shù)等。

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）。實(shí)現(xiàn)圖像理解是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)。

4、數(shù)據(jù)可視化：是指將大型數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)以圖形圖像形式表示，并利用數(shù)據(jù)分析和開(kāi)發(fā)工具發(fā)現(xiàn)其中未知信息的處理過(guò)程。數(shù)據(jù)可視化已經(jīng)提出了許多方法，這些方法根據(jù)其可視化的原理不同可以劃分為基于幾何的技術(shù)、面向像素技術(shù)、基于圖標(biāo)的技術(shù)、基于層次的技術(shù)、基于圖像的技術(shù)和分布式技術(shù)等等。報(bào)表類，如JReport，Excel，水晶報(bào)表，思邁特軟件（Smartbi），F(xiàn)ineReport，ActiveReports報(bào)表等。BI分析工具，如Style Intelligence、BO，BIEE, 象形科技ETHINK [1]，Yonghong Z-Suite等。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。寶山區(qū)提供數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)平臺(tái)

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。寶山區(qū)提供數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)平臺(tái)

視覺(jué)數(shù)字化，在零售業(yè)的線上與線下，將所有呈現(xiàn)在屏幕終端（顯示器、手機(jī)、PAD）的商品展現(xiàn)的視覺(jué)設(shè)計(jì)形式（海報(bào)、詳情、大圖、輪播等）進(jìn)行數(shù)字化的過(guò)程，稱之為視覺(jué)數(shù)字化。通過(guò)對(duì)視覺(jué)設(shè)計(jì)（海報(bào)，詳情頁(yè)等）中的設(shè)計(jì)元素的拆分，基于動(dòng)態(tài)的HTML圖層疊加來(lái)模擬圖文設(shè)計(jì)的全過(guò)程。在美工機(jī)器人的HTML渲染結(jié)構(gòu)中，技術(shù)可以采用多圖層疊加、任何幾何形狀的切割、蒙版等形式實(shí)現(xiàn)任意設(shè)計(jì)排版。例如一張海報(bào)可以被分割成底圖、色塊、矢量幾何圖案、文字等模塊。這種操作方法就是將原先被認(rèn)為是固定模塊內(nèi)容的設(shè)計(jì)區(qū)域數(shù)字化。技術(shù)運(yùn)用：視覺(jué)數(shù)字化目前應(yīng)用于服裝類電商產(chǎn)品詳情頁(yè)面，以及線下門店的智能屏幕終端、企業(yè)官網(wǎng)、APP、微商城等非商品詳情的區(qū)域。寶山區(qū)提供數(shù)字視覺(jué)設(shè)計(jì)平臺(tái)

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