數據可視化領域的起源，可以追溯到二十世紀50年代計算機圖形學的早期。當時，人們利用計算機創建出了首批圖形圖表。科學可視化1987年，由布魯斯·麥考梅克、托馬斯·德房蒂和瑪克辛·布朗所編寫的美國國家科學基金會報告《Visualization in Scientific Computing》（意為“科學計算之中的可視化”） ，對于這一領域產生了大幅度的促進和刺激。這份報告之中強調了新的基于計算機的可視化技術方法的必要性。隨著計算機運算能力的迅速提升，人們建立了規模越來越大，復雜程度越來越高的數值模型，從而造就了形形**體積龐大的數值型數據集。同時，人們不但利用醫學掃描儀和顯微鏡之類的數據采集設備產生大型的數據集，而且還利用可以保存文本、數值和多媒體信息的大型數據庫來收集數據。因而，就需要高級的計算機圖形學技術與方法來處理和可視化這些規模龐大的數據集。 [這里所指的信息指Shannon定義的，可以用來幫助做一個“決定”的信息。普陀區本地數字視覺設計聯系方式

視覺數字化，在零售業的線上與線下，將所有呈現在屏幕終端（顯示器、手機、PAD）的商品展現的視覺設計形式（海報、詳情、大圖、輪播等）進行數字化的過程，稱之為視覺數字化。通過對視覺設計（海報，詳情頁等）中的設計元素的拆分，基于動態的HTML圖層疊加來模擬圖文設計的全過程。在美工機器人的HTML渲染結構中，技術可以采用多圖層疊加、任何幾何形狀的切割、蒙版等形式實現任意設計排版。例如一張海報可以被分割成底圖、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為是固定模塊內容的設計區域數字化。技術運用：視覺數字化目前應用于服裝類電商產品詳情頁面，以及線下門店的智能屏幕終端、企業官網、APP、微商城等非商品詳情的區域。長寧區本地數字視覺設計供應商家這些學科中包括圖像處理、模式識別或圖像識別、景物分析、圖象理解等。

在建立計算機視覺系統時需要用到上述學科中的有關技術，但計算機視覺研究的內容要比這些學科更為***。計算機視覺的研究與人類視覺的研究密切相關。為實現建立與人的視覺系統相類似的通用計算機視覺系統的目標需要建立人類視覺的計算機理論。計算機視覺領域的突出特點是其多樣性與不完善性。這一領域的先驅可追溯到更早的時候，但是直到20世紀70年代后期，當計算機的性能提高到足以處理諸如圖像這樣的大規模數據時，計算機視覺才得到了正式的關注和發展。然而這些發展往往起源于其他不同領域的需要，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”應當被如何解決也沒有成型的公式。

計算機視覺的研究對象主要是映射到單幅或多幅圖像上的三維場景，例如三維場景的重建。計算機視覺的研究很大程度上針對圖像的內容。圖象處理與圖像分析的研究對象主要是二維圖像，實現圖像的轉化，尤其針對像素級的操作，例如提高圖像對比度，邊緣提取，去噪聲和幾何變換如圖像旋轉。這一特征表明無論是圖像處理還是圖像分析其研究內容都和圖像的具體內容無關。機器視覺主要是指工業領域的視覺研究，例如自主機器人的視覺，用于檢測和測量的視覺。這表明在這一領域通過軟件硬件，圖像感知與控制理論往往與圖像處理得到緊密結合來實現高效的機器人控制或各種實時操作。除了上面提到的領域，很多研究課題同樣可被當作純粹的數學問題。

國內的數據可視化工具，有BDP商業數據平臺-個人版，大數據魔鏡，數據觀，FineBI商業智能軟件等。數據可視化技術的基本思想，是將數據庫中每一個數據項作為單個圖元元素表示，大量的數據集構成數據圖像，同時將數據的各個屬性值以多維數據的形式表示，可以從不同的維度觀察數據，從而對數據進行更深入的觀察和分析。 [2]數據可視化主要是借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。但是，這并不就意味著，數據可視化就一定因為要實現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雜支持視覺制作的電影和廣播，例如，攝像頭跟蹤（運動匹配）。楊浦區創新數字視覺設計服務電話

監測往往是通過簡單的圖象處理發現圖像中的特殊區域，為后繼更復雜的操作提供起點。普陀區本地數字視覺設計聯系方式

在整個20世紀中，人類對各種動物的眼睛、神經元、以及與視覺刺激相關的腦部組織都進行了***研究，這些研究得出了一些有關“天然的”視覺系統如何運作的描述（盡管仍略嫌粗略），這也形成了計算機視覺中的一個子領域——人們試圖建立人工系統，使之在不同的復雜程度上模擬生物的視覺運作。同時計算機視覺領域中，一些基于機器學習的方法也有參考部分生物機制。計算機視覺的另一個相關領域是信號處理。很多有關單元變量信號的處理方法，尤其是對時變信號的處理，都可以很自然的被擴展為計算機視覺中對二元變量信號或者多元變量信號的處理方法。普陀區本地數字視覺設計聯系方式

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