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。奉賢區品牌數字視覺設計聯系方式

計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學，更進一步的說，就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，并進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。作為一個科學學科，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據中獲取‘信息’的人工智能系統。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。因為感知可以看作是從感官信號中提取信息，所以計算機視覺也可以看作是研究如何使人工系統從圖像或多維數據中“感知”的科學。崇明區本地數字視覺設計聯系方式模式識別技術根據從圖象抽取的統計特性或結構信息，把圖像分成予定的類別。

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。

模式識別模式識別技術根據從圖象抽取的統計特性或結構信息，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常用于對圖象中的某些部分，例如分割區域的識別和分類。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**的內容作出決定。在人工智能視覺研究的初期經常使用景物分析這個術語，以強調二維圖象與三維景物之間的區別。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律的知識以及與景物內容有關的知識。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。

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。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。黃浦區一站式數字視覺設計聯系人

計算機視覺是一門關于如何運用照相機和計算機來獲取我們所需的，被拍攝對象的數據與信息的學問。奉賢區品牌數字視覺設計聯系方式

幾乎在每個計算機視覺技術的具體應用都要解決一系列相同的問題。這些經典的問題包括：識別一個計算機視覺，圖像處理和機器視覺所共有的經典問題便是判定一組圖像數據中是否包含某個特定的物體，圖像特征或運動狀態。這一問題通常可以通過機器自動解決，但是到目前為止，還沒有某個單一的方法能夠***的對各種情況進行判定：在任意環境中識別任意物體。現有技術能夠也只能夠很好地解決特定目標的識別，比如簡單幾何圖形識別，人臉識別，印刷或手寫文件識別或者車輛識別。而且這些識別需要在特定的環境中，具有指定的光照，背景和目標姿態要求。奉賢區品牌數字視覺設計聯系方式

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