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在計算機視覺研究中經常利用圖象處理技術進行預處理和特征抽取。長寧區創新數字視覺設計選擇

識別的幾個具體應用方向：基于內容的圖像提取：在巨大的圖像**中尋找包含指定內容的所有圖片。被指定的內容可以是多種形式，比如一個紅色的大致是圓形的圖案，或者一輛自行車。在這里對后一種內容的尋找顯然要比前一種更復雜，因為前一種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’，顯然的一點就是自行車的外觀并不是固定的。姿態評估：對某一物體相對于攝像機的位置或者方向的評估。例如：對機器臂姿態和位置的評估。光學字符識別對圖像中的印刷或手寫文字進行識別鑒別，通常的輸出是將之轉化成易于編輯的文檔形式。長寧區創新數字視覺設計選擇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。

為了有效地傳達思想概念，美學形式與功能需要齊頭并進，通過直觀地傳達關鍵的方面與特征，從而實現對于相當稀疏而又復雜的數據集的深入洞察。然而，設計人員往往并不能很好地把握設計與功能之間的平衡，從而創造出華而不實的數據可視化形式，無法達到其主要目的，也就是傳達與溝通信息。數據可視化與信息圖形、信息可視化、科學可視化以及統計圖形密切相關。當前，在研究、教學和開發領域，數據可視化乃是一個極為活躍而又關鍵的方面。“數據可視化”這條術語實現了成熟的科學可視化領域與較年輕的信息可視化領域的統一。

其他應用領域包括：（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）監視。視覺是各個應用領域，如制造業、檢驗、文檔分析、醫療診斷，和***等領域中各種智能/自主系統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濟和科學有***影響的科學和工程中的重大基本問題，即所謂的重大挑戰（grand challenge）。計算機視覺的挑戰是要為計算機和機器人開發具有與人類水平相當的視覺能力。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應該把所有這些處理都緊密地集成在一起。作為一門學科，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，對人類視覺有一個正確的認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。其中包括計算機科學和工程、信號處理、物理學、應用數學和統計學、神經生理學和認知科學等。

廣義的識別在不同的場合又演化成了幾個略有差異的概念：識別（狹義的）：對一個或多個經過預先定義或學習的物體或物類進行辨識，通常在辨識過程中還要提供他們的二維位置或三維姿態。鑒別：識別辨認單一物體本身。例如：某一人臉的識別，某一指紋的識別。監測：從圖像中發現特定的情況內容。例如：醫學中對細胞或組織不正常技能的發現，交通監視儀器對過往車輛的發現。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。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。金山區本地數字視覺設計報價

實現圖像理解是計算機視覺的目標。長寧區創新數字視覺設計選擇

計算機視覺可以而且應該根據計算機系統的特點來進行視覺信息的處理。但是，人類視覺系統是迄今為止，人們所知道的功能**強大和完善的視覺系統。如在以下的章節中會看到的那樣，對人類視覺處理機制的研究將給計算機視覺的研究提供啟發和指導。因此，用計算機信息處理的方法研究人類視覺的機理，建立人類視覺的計算理論。這方面的研究被稱為計算視覺（Computational Vision）。計算視覺可被認為是計算機視覺中的一個研究領域。人類正在進入信息時代，計算機將越來越***地進入幾乎所有領域。長寧區創新數字視覺設計選擇

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