模式識別模式識別技術根據(jù)從圖象抽取的統(tǒng)計特性或結(jié)構信息，把圖像分成予定的類別。例如，文字識別或指紋識別。在計算機視覺中模式識別技術經(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。圖像理解給定一幅圖像，圖象理解程序不僅描述圖象本身，而且描述和解釋圖象所**的景物，以便對圖像**的內(nèi)容作出決定。在人工智能視覺研究的初期經(jīng)常使用景物分析這個術語，以強調(diào)二維圖象與三維景物之間的區(qū)別。圖象理解除了需要復雜的圖象處理以外還需要具有關于景物成像的物理規(guī)律的知識以及與景物內(nèi)容有關的知識。計算機視覺就是用各種成像系統(tǒng)代替視覺作為輸入敏感手段，由計算機來代替大腦完成處理和解釋。寶山區(qū)本地數(shù)字視覺設計便捷

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)采集硬件來負責獲取的。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，但數(shù)據(jù)挖掘往往傾向于關注較大型的數(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)計學領域，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)重于已有假設的證實或證偽。崇明區(qū)本地數(shù)字視覺設計好處形象地說，就是給計算機安裝上眼睛（照相機）和大腦（算法），讓計算機能夠感知環(huán)境。

數(shù)據(jù)可視化主要旨在借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。但是，這并不就意味著數(shù)據(jù)可視化就一定因為要實現(xiàn)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。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(xiàn)對于相當稀疏而又復雜的數(shù)據(jù)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(chuàng)造出華而不實的數(shù)據(jù)可視化形式，無法達到其主要目的，也就是傳達與溝通信息。

計算機視覺，圖象處理，圖像分析，機器人視覺和機器視覺是彼此緊密關聯(lián)的學科。如果你翻開帶有上面這些名字的教材，你會發(fā)現(xiàn)在技術和應用領域上他們都有著相當大部分的重疊。這表明這些學科的基礎理論大致是相同的，甚至讓人懷疑他們是同一學科被冠以不同的名稱。然而，各研究機構，學術期刊，會議及公司往往把自己特別的歸為其中某一個領域，于是各種各樣的用來區(qū)分這些學科的特征便被提了出來。下面將給出一種區(qū)分方法，盡管并不能說這一區(qū)分方法完全準確。計算機視覺研究相關的理論和技術，試圖建立能夠從圖像或者多維數(shù)據(jù)中獲取‘信息’的人工智能系統(tǒng)。

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）。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。青浦區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設計優(yōu)勢

其中突出的應用領域是醫(yī)療計算機視覺和醫(yī)學圖像處理。寶山區(qū)本地數(shù)字視覺設計便捷

短語“Visualization in Scientific Computing”（意為“科學計算之中的可視化”）后來變成了“Scientific Visualization”（即“科學可視化”），而前者**初指的是作為科學計算之組成部分的可視化：也就是科學與工程實踐當中對于計算機建模和模擬的運用。信息可視化更近一些的時候，可視化也日益尤為關注數(shù)據(jù)，包括那些來自商業(yè)、財務、行政管理、數(shù)字媒體等方面的大型異質(zhì)性數(shù)據(jù)**。二十世紀90年代初期，人們發(fā)起了一個新的，稱為“信息可視化”的研究領域，旨在為許多應用領域之中對于抽象的異質(zhì)性數(shù)據(jù)集的分析工作提供支持。因此，21世紀人們正在逐漸接受這個同時涵蓋科學可視化與信息可視化領域的新生術語“數(shù)據(jù)可視化” 。寶山區(qū)本地數(shù)字視覺設計便捷

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