數據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。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。在許多計算機視覺應用中，計算機被預編程，以解決特定的任務，但基于學習的方法現在正變得越來越普遍。虹口區品牌數字視覺設計選擇

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。楊浦區本地數字視覺設計便捷中國人的成語"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。

數據采集數據采集（有時縮寫為DAQ或DAS），又稱為“數據獲取”或“數據收集”，是指對現實世界進行采樣，以便產生可供計算機處理的數據的過程。通常，數據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。數據采集系統的組成元件當中包括用于將測量參數轉換成為電信號的傳感器，而這些電信號則是由數據采集硬件來負責獲取的。數據分析數據分析是指為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。數據分析與數據挖掘密切相關，但數據挖掘往往傾向于關注較大型的數據集，較少側重于推理，且常常采用的是**初為另外一種不同目的而采集的數據。在統計學領域，有些人將數據分析劃分為描述性統計分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析；其中，探索性數據分析側重于在數據之中發現新的特征，而驗證性數據分析則側重于已有假設的證實或證偽。

可視化工具可以提供多樣的數據展現形式，多樣的圖形渲染形式，豐富的人機交互方式，支持商業邏輯的動態腳本引擎等等。目前市面上的數據可視化工具多種多樣，其中Excel可以說是典型的入門級數據可視化工具。從數據可視化的自動化方面來看，建議使用 Python 編程來實現。Python 中用于數據可視化的庫有很多，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）。如果你翻開帶有上面這些名字的教材，你會發現在技術和應用領域上他們都有著相當大部分的重疊。

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。從圖像中發現特定的情況內容。虹口區品牌數字視覺設計選擇

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。虹口區品牌數字視覺設計選擇

一個較新的應用領域是自主車，其中包括潛水，陸上車輛（帶輪子，轎車或卡車的小機器人），高空作業車和無人機（UAV）。自主化水平，從完全**的（無人）的車輛范圍為汽車，其中基于計算機視覺的系統支持驅動程序或在不同情況下的試驗。完全自主的汽車通常使用計算機視覺進行導航時，即知道它在哪里，或用于生產的環境（地圖SLAM）和用于檢測障礙物。它也可以被用于檢測特定任務的特定事件，例如，一個UAV尋找森林火災。支承系統的例子是障礙物警報系統中的汽車，以及用于飛行器的自主著陸系統。數家汽車制造商已經證明了系統的汽車自動駕駛，但該技術還沒有達到一定的水平，就可以投放市場。有***自主車型，從先進的導彈，無人機的偵察任務或導彈的制導充足的例子。太空探索已經正在使用計算機視覺，自主車比如，美國宇航局的火星探測漫游者和歐洲航天局的ExoMars火星漫游者。虹口區品牌數字視覺設計選擇

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