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）。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。閔行區一站式數字視覺設計聯系人

數據分析的類型包括：1、探索性數據分析：是指為了形成值得假設的檢驗而對數據進行分析的一種方法，是對傳統統計學假設檢驗手段的補充。該方法由美國***統計學家約翰·圖基命名。2、定性數據分析：又稱為“定性資料分析”、“定性研究”或者“質性研究資料分析”，是指對諸如詞語、照片、觀察結果之類的非數值型數據（或者說資料）的分析。2010年后數據可視化工具基本以表格、圖形（chart）、地圖等可視化元素為主，數據可進行過濾、鉆取、數據聯動、跳轉、高亮等分析手段做動態分析。黃浦區品牌數字視覺設計聯系方式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。

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。

計算機視覺和機器視覺領域有***的重疊。計算機視覺涉及的被用于許多領域自動化圖像分析的**技術。機器視覺通常指的是結合自動圖像分析與其他方法和技術，以提供自動檢測和機器人指導在工業應用中的一個過程。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。計算機視覺應用的實例包括用于系統：（1）控制過程，比如，一個工業機器人 ；（2）導航，例如，通過自主汽車或移動機器人；（3）檢測的事件，如，對視頻監控和人數統計 ；（4）組織信息，例如，對于圖像和圖像序列的索引數據庫；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。

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。實現圖像理解是計算機視覺的目標。黃浦區品牌數字視覺設計聯系方式

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。閔行區一站式數字視覺設計聯系人

運動基于序列圖像的對物體運動的監測包含多種類型，諸如：自體運動：監測攝像機的三維剛性運動。圖像跟蹤：跟蹤運動的物體。場景重建給定一個場景的二或多幅圖像或者一段錄像，場景重建尋求為該場景建立一個計算機模型/三維模型。**簡單的情況便是生成一組三維空間中的點。更復雜的情況下會建立起完整的三維表面模型。圖像恢復圖像恢復的目標在于移除圖像中的噪聲，例如儀器噪聲，模糊等。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。有些是**工作的，用于解決具體的測量或檢測問題；也有些作為某個大型復雜系統的組成部分出現，比如和機械控制系統，數據庫系統，人機接口設備協同工作。計算機視覺系統的具體實現方法同時也由其功能決定——是預先固定的抑或是在運行過程中自動學習調整。盡管如此，有些功能卻幾乎是每個計算機系統都需要具備的：閔行區一站式數字視覺設計聯系人

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