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(shí)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(qiáng)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）。監(jiān)測往往是通過簡單的圖象處理發(fā)現(xiàn)圖像中的特殊區(qū)域，為后繼更復(fù)雜的操作提供起點(diǎn)。閔行區(qū)一站式數(shù)字視覺設(shè)計聯(lián)系人

數(shù)據(jù)分析的類型包括：1、探索性數(shù)據(jù)分析：是指為了形成值得假設(shè)的檢驗(yàn)而對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的一種方法，是對傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗(yàn)手段的補(bǔ)充。該方法由美國***統(tǒng)計學(xué)家約翰·圖基命名。2、定性數(shù)據(jù)分析：又稱為“定性資料分析”、“定性研究”或者“質(zhì)性研究資料分析”，是指對諸如詞語、照片、觀察結(jié)果之類的非數(shù)值型數(shù)據(jù)（或者說資料）的分析。2010年后數(shù)據(jù)可視化工具基本以表格、圖形（chart）、地圖等可視化元素為主，數(shù)據(jù)可進(jìn)行過濾、鉆取、數(shù)據(jù)聯(lián)動、跳轉(zhuǎn)、高亮等分析手段做動態(tài)分析。黃浦區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計聯(lián)系方式在許多計算機(jī)視覺應(yīng)用中，計算機(jī)被預(yù)編程，以解決特定的任務(wù)，但基于學(xué)習(xí)的方法現(xiàn)在正變得越來越普遍。

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(yùn)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(yàn)、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(jìn)國家，例如美國把對計算機(jī)視覺的研究列為對經(jīng)濟(jì)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(jī)視覺的挑戰(zhàn)是要為計算機(jī)和機(jī)器人開發(fā)具有與人類水平相當(dāng)?shù)囊曈X能力。機(jī)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(jī)視覺開始于60年代初，但在計算機(jī)視覺的基本研究中的許多重要進(jìn)展是在80年代取得的。計算機(jī)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(jī)視覺的研究非常有益。為此我們將先介紹人類視覺。

計算機(jī)視覺和機(jī)器視覺領(lǐng)域有***的重疊。計算機(jī)視覺涉及的被用于許多領(lǐng)域自動化圖像分析的**技術(shù)。機(jī)器視覺通常指的是結(jié)合自動圖像分析與其他方法和技術(shù)，以提供自動檢測和機(jī)器人指導(dǎo)在工業(yè)應(yīng)用中的一個過程。在許多計算機(jī)視覺應(yīng)用中，計算機(jī)被預(yù)編程，以解決特定的任務(wù)，但基于學(xué)習(xí)的方法現(xiàn)在正變得越來越普遍。計算機(jī)視覺應(yīng)用的實(shí)例包括用于系統(tǒng)：（1）控制過程，比如，一個工業(yè)機(jī)器人 ；（2）導(dǎo)航，例如，通過自主汽車或移動機(jī)器人；（3）檢測的事件，如，對視頻監(jiān)控和人數(shù)統(tǒng)計 ；（4）組織信息，例如，對于圖像和圖像序列的索引數(shù)據(jù)庫；醫(yī)學(xué)中對細(xì)胞或組織不正常技能的發(fā)現(xiàn)，交通監(jiān)視儀器對過往車輛的發(fā)現(xiàn)。

識別的幾個具體應(yīng)用方向：基于內(nèi)容的圖像提取：在巨大的圖像**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，比如一個紅色的大致是圓形的圖案，或者一輛自行車。在這里對后一種內(nèi)容的尋找顯然要比前一種更復(fù)雜，因?yàn)榍耙环N描述的是一個低級直觀的視覺特征，而后者則涉及一個抽象概念（也可以說是高級的視覺特征），即‘自行車’，顯然的一點(diǎn)就是自行車的外觀并不是固定的。姿態(tài)評估：對某一物體相對于攝像機(jī)的位置或者方向的評估。例如：對機(jī)器臂姿態(tài)和位置的評估。光學(xué)字符識別對圖像中的印刷或手寫文字進(jìn)行識別鑒別，通常的輸出是將之轉(zhuǎn)化成易于編輯的文檔形式。實(shí)現(xiàn)圖像理解是計算機(jī)視覺的目標(biāo)。黃浦區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計聯(lián)系方式

基于內(nèi)容的圖像提取：在巨大的圖像中尋找包含指定內(nèi)容的所有圖片。閔行區(qū)一站式數(shù)字視覺設(shè)計聯(lián)系人

運(yùn)動基于序列圖像的對物體運(yùn)動的監(jiān)測包含多種類型，諸如：自體運(yùn)動：監(jiān)測攝像機(jī)的三維剛性運(yùn)動。圖像跟蹤：跟蹤運(yùn)動的物體。場景重建給定一個場景的二或多幅圖像或者一段錄像，場景重建尋求為該場景建立一個計算機(jī)模型/三維模型。**簡單的情況便是生成一組三維空間中的點(diǎn)。更復(fù)雜的情況下會建立起完整的三維表面模型。圖像恢復(fù)圖像恢復(fù)的目標(biāo)在于移除圖像中的噪聲，例如儀器噪聲，模糊等。計算機(jī)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。有些是**工作的，用于解決具體的測量或檢測問題；也有些作為某個大型復(fù)雜系統(tǒng)的組成部分出現(xiàn)，比如和機(jī)械控制系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，人機(jī)接口設(shè)備協(xié)同工作。計算機(jī)視覺系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn)方法同時也由其功能決定——是預(yù)先固定的抑或是在運(yùn)行過程中自動學(xué)習(xí)調(diào)整。盡管如此，有些功能卻幾乎是每個計算機(jī)系統(tǒng)都需要具備的：閔行區(qū)一站式數(shù)字視覺設(shè)計聯(lián)系人

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