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）。閔行區創新數字視覺設計供應商

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。寶山區一站式數字視覺設計供應商家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。

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。 [

有不少學科的研究目標與計算機視覺相近或與此有關。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。計算機視覺包括圖像處理和模式識別，除此之外，它還包括空間形狀的描述，幾何建模以及認識過程。 [1]實現圖像理解是計算機視覺的***目標。 [2]圖像處理圖像處理技術把輸入圖像轉換成具有所希望特性的另一幅圖像。例如，可通過處理使輸出圖象有較高的信-噪比，或通過增強處理突出圖象的細節，以便于操作員的檢驗。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。計算機視覺系統的結構形式很大程度上依賴于其具體應用方向。

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。人類正在進入信息時代，計算機將越來越進入幾乎所有領域。奉賢區本地數字視覺設計選擇

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計算機視覺是使用計算機及相關設備對生物視覺的一種模擬。它的主要任務就是通過對采集的圖片或視頻進行處理以獲得相應場景的三維信息，就像人類和許多其他類生物每天所做的那樣。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。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境。中國人的成語"眼見為實"和西方人常說的"One picture is worth ten thousand words"表達了視覺對人類的重要性。不難想象，具有視覺的機器的應用前景能有多么地寬廣。閔行區創新數字視覺設計供應商

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