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數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集（有時縮寫為DAQ或DAS），又稱為“數(shù)據(jù)獲取”或“數(shù)據(jù)收集”，是指對現(xiàn)實世界進行采樣，以便產(chǎn)生可供計算機處理的數(shù)據(jù)的過程。通常，數(shù)據(jù)采集過程之中包括為了獲得所需信息，對于信號和波形進行采集并對它們加以處理的步驟。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的組成元件當(dāng)中包括用于將測量參數(shù)轉(zhuǎn)換成為電信號的傳感器，而這些電信號則是由數(shù)據(jù)采集硬件來負(fù)責(zé)獲取的。數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析是指為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘密切相關(guān)，但數(shù)據(jù)挖掘往往傾向于關(guān)注較大型的數(shù)據(jù)集，較少側(cè)重于推理，且常常采用的是**初為另外一種不同目的而采集的數(shù)據(jù)。在統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域，有些人將數(shù)據(jù)分析劃分為描述性統(tǒng)計分析、探索性數(shù)據(jù)分析以及驗證性數(shù)據(jù)分析；其中，探索性數(shù)據(jù)分析側(cè)重于在數(shù)據(jù)之中發(fā)現(xiàn)新的特征，而驗證性數(shù)據(jù)分析則側(cè)重于已有假設(shè)的證實或證偽。簡單的情況便是生成一組三維空間中的點。更復(fù)雜的情況下會建立起完整的三維表面模型。黃浦區(qū)提供數(shù)字視覺設(shè)計平臺

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，豐富的人機交互方式，支持商業(yè)邏輯的動態(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可以說是典型的入門級數(shù)據(jù)可視化工具。從數(shù)據(jù)可視化的自動化方面來看，建議使用 Python 編程來實現(xiàn)。Python 中用于數(shù)據(jù)可視化的庫有很多，比較常見的有： Matplotlib（強大、復(fù)雜）、Seaborn（基于Matplotlib、簡單）、pyecharts（基于Echarts、炫酷）、plotnine（移植于R的ggplot2、圖形語法）、PyQtGraph（交互、高性能）。徐匯區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計聯(lián)系人另一個具有重要意義的領(lǐng)域是神經(jīng)生物學(xué)，尤其是其中生物視覺系統(tǒng)的部分。

在建立計算機視覺系統(tǒng)時需要用到上述學(xué)科中的有關(guān)技術(shù)，但計算機視覺研究的內(nèi)容要比這些學(xué)科更為***。計算機視覺的研究與人類視覺的研究密切相關(guān)。為實現(xiàn)建立與人的視覺系統(tǒng)相類似的通用計算機視覺系統(tǒng)的目標(biāo)需要建立人類視覺的計算機理論。計算機視覺領(lǐng)域的突出特點是其多樣性與不完善性。這一領(lǐng)域的先驅(qū)可追溯到更早的時候，但是直到20世紀(jì)70年代后期，當(dāng)計算機的性能提高到足以處理諸如圖像這樣的大規(guī)模數(shù)據(jù)時，計算機視覺才得到了正式的關(guān)注和發(fā)展。然而這些發(fā)展往往起源于其他不同領(lǐng)域的需要，因而何謂“計算機視覺問題”始終沒有得到正式定義，很自然地，“計算機視覺問題”應(yīng)當(dāng)被如何解決也沒有成型的公式。

其他應(yīng)用領(lǐng)域包括：（1）支持視覺***制作的電影和廣播，例如，攝像頭跟蹤（運動匹配）。（2）監(jiān)視。視覺是各個應(yīng)用領(lǐng)域，如制造業(yè)、檢驗、文檔分析、醫(yī)療診斷，和***等領(lǐng)域中各種智能/自主系統(tǒng)中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先進國家，例如美國把對計算機視覺的研究列為對經(jīng)濟和科學(xué)有***影響的科學(xué)和工程中的重大基本問題，即所謂的重大挑戰(zhàn)（grand challenge）。計算機視覺的挑戰(zhàn)是要為計算機和機器人開發(fā)具有與人類水平相當(dāng)?shù)囊曈X能力。機器視覺需要圖象信號，紋理和顏色建模，幾何處理和推理，以及物體建模。一個有能力的視覺系統(tǒng)應(yīng)該把所有這些處理都緊密地集成在一起。作為一門學(xué)科，計算機視覺開始于60年代初，但在計算機視覺的基本研究中的許多重要進展是在80年代取得的。計算機視覺與人類視覺密切相關(guān)，對人類視覺有一個正確的認(rèn)識將對計算機視覺的研究非常有益。為此我們將先介紹人類視覺。計算機視覺系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)形式很大程度上依賴于其具體應(yīng)用方向。

方面是更多未經(jīng)計算機專業(yè)訓(xùn)練的人也需要應(yīng)用計算機，而另一方面是計算機的功能越來越強，使用方法越來越復(fù)雜。這就使人在進行交談和通訊時的靈活性與在使用計算機時所要求的嚴(yán)格和死板之間產(chǎn)生了尖銳的矛盾。人可通過視覺和聽覺，語言與外界交換信息，并且可用不同的方式表示相同的含義，而計算機卻要求嚴(yán)格按照各種程序語言來編寫程序，只有這樣計算機才能運行。為使更多的人能使用復(fù)雜的計算機，必須改變過去的那種讓人來適應(yīng)計算機，來死記硬背計算機的使用規(guī)則的情況。通過對視覺設(shè)計（海報，詳情頁等）中的設(shè)計元素的拆分，基于動態(tài)的HTML圖層疊加來模擬圖文設(shè)計的全過程。青浦區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計供應(yīng)商

在計算機視覺中模式識別技術(shù)經(jīng)常用于對圖象中的某些部分，例如分割區(qū)域的識別和分類。黃浦區(qū)提供數(shù)字視覺設(shè)計平臺

關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的適用范圍，存在著不同的劃分方法。一個常見的關(guān)注焦點就是信息的呈現(xiàn)。邁克爾·弗蘭德利(2008)，提出了數(shù)據(jù)可視化的兩個主要的組成部分：統(tǒng)計圖形和主題圖。《Data Visualization: Modern Approaches》（意為“數(shù)據(jù)可視化：現(xiàn)代方法”）(2007)，概括闡述了數(shù)據(jù)可視化的下列主題 ：1、思維導(dǎo)圖2、新聞的顯示3、數(shù)據(jù)的顯示4、連接的顯示5、網(wǎng)站的顯示6、文章與資源7、工具與服務(wù)所有這些主題全都與圖形設(shè)計和信息表達密切相關(guān)。黃浦區(qū)提供數(shù)字視覺設(shè)計平臺

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