4、数据可视化：是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。数据可视化已经提出了许多方法，这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。报表类，如JReport，Excel，水晶报表，思迈特软件（Smartbi），FineReport，ActiveReports报表等。BI分析工具，如Style Intelligence、BO，BIEE, 象形科技ETHINK [1]，Yonghong Z-Suite等。计算机视觉是一门关于如何运用照相机和计算机来获取我们所需的，被拍摄对象的数据与信息的学问。金山区提供数字视觉设计选择

二次取样保证图像坐标的正确；平滑去噪来滤除感知器引入的设备噪声；提高对比度来保证实现相关信息可以被检测到；调整尺度空间使图像结构适合局部应用。特征提取从图像中提取各种复杂度的特征。例如：线，边缘提取；局部化的特征点检测如边角检测，斑点检测；更复杂的特征可能与图像中的纹理形状或运动有关。检测分割在图像处理过程中，有时会需要对图像进行分割来提取有价值的用于后继处理的部分，例如筛选特征点；分割一或多幅图片中含有特定目标的部分。嘉定区一站式数字视觉设计好处监测往往是通过简单的图象处理发现图像中的特殊区域，为后继更复杂的操作提供起点。

计算机视觉，图象处理，图像分析，机器人视觉和机器视觉是彼此紧密关联的学科。如果你翻开带有上面这些名字的教材，你会发现在技术和应用领域上他们都有着相当大部分的重叠。这表明这些学科的基础理论大致是相同的，甚至让人怀疑他们是同一学科被冠以不同的名称。然而，各研究机构，学术期刊，会议及公司往往把自己特别的归为其中某一个领域，于是各种各样的用来区分这些学科的特征便被提了出来。下面将给出一种区分方法，尽管并不能说这一区分方法完全准确。

机器视觉技术，是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，**终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术比较大的特点是速度快、信息量大、功能多。基本简介机器视觉技术机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅*是人眼的简单延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，**终用于实际检测、测量和控制。 [1]系统优势简单的情况便是生成一组三维空间中的点。更复杂的情况下会建立起完整的三维表面模型。

其他应用领域包括：（1）支持视觉***制作的电影和广播，例如，摄像头跟踪（运动匹配）。（2）监视。视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和***等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有***影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战（grand challenge）。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。为此我们将先介绍人类视觉。通过对视觉设计（海报，详情页等）中的设计元素的拆分，基于动态的HTML图层叠加来模拟图文设计的全过程。嘉定区一站式数字视觉设计好处

有不少学科的研究目标与计算机视觉相近或与此有关。金山区提供数字视觉设计选择

短语“Visualization in Scientific Computing”（意为“科学计算之中的可视化”）后来变成了“Scientific Visualization”（即“科学可视化”），而前者**初指的是作为科学计算之组成部分的可视化：也就是科学与工程实践当中对于计算机建模和模拟的运用。信息可视化更近一些的时候，可视化也日益尤为关注数据，包括那些来自商业、财务、行政管理、数字媒体等方面的大型异质性数据**。二十世纪90年代初期，人们发起了一个新的，称为“信息可视化”的研究领域，旨在为许多应用领域之中对于抽象的异质性数据集的分析工作提供支持。因此，21世纪人们正在逐渐接受这个同时涵盖科学可视化与信息可视化领域的新生术语“数据可视化” 。金山区提供数字视觉设计选择

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