數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集（有時縮寫為DAQ或DAS），又稱為“數(shù)據(jù)獲取”或“數(shù)據(jù)收集”，是指對現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行采樣，以便產(chǎn)生可供計(jì)算機(jī)處理的數(shù)據(jù)的過程。通常，數(shù)據(jù)采集過程之中包括為了獲得所需信息，對于信號和波形進(jìn)行采集并對它們加以處理的步驟。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的組成元件當(dāng)中包括用于將測量參數(shù)轉(zhuǎn)換成為電信號的傳感器，而這些電信號則是由數(shù)據(jù)采集硬件來負(fù)責(zé)獲取的。數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析是指為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘密切相關(guān)，但數(shù)據(jù)挖掘往往傾向于關(guān)注較大型的數(shù)據(jù)集，較少側(cè)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(shù)據(jù)。在統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域，有些人將數(shù)據(jù)分析劃分為描述性統(tǒng)計(jì)分析、探索性數(shù)據(jù)分析以及驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析；其中，探索性數(shù)據(jù)分析側(cè)重于在數(shù)據(jù)之中發(fā)現(xiàn)新的特征，而驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析則側(cè)重于已有假設(shè)的證實(shí)或證偽。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。黃浦區(qū)一站式數(shù)字視覺設(shè)計(jì)好處

為了有效地傳達(dá)思想概念，美學(xué)形式與功能需要齊頭并進(jìn)，通過直觀地傳達(dá)關(guān)鍵的方面與特征，從而實(shí)現(xiàn)對于相當(dāng)稀疏而又復(fù)雜的數(shù)據(jù)集的深入洞察。然而，設(shè)計(jì)人員往往并不能很好地把握設(shè)計(jì)與功能之間的平衡，從而創(chuàng)造出華而不實(shí)的數(shù)據(jù)可視化形式，無法達(dá)到其主要目的，也就是傳達(dá)與溝通信息。數(shù)據(jù)可視化與信息圖形、信息可視化、科學(xué)可視化以及統(tǒng)計(jì)圖形密切相關(guān)。當(dāng)前，在研究、教學(xué)和開發(fā)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)可視化乃是一個極為活躍而又關(guān)鍵的方面。“數(shù)據(jù)可視化”這條術(shù)語實(shí)現(xiàn)了成熟的科學(xué)可視化領(lǐng)域與較年輕的信息可視化領(lǐng)域的統(tǒng)一。松江區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計(jì)聯(lián)系方式簡單的情況便是生成一組三維空間中的點(diǎn)。更復(fù)雜的情況下會建立起完整的三維表面模型。

二次取樣保證圖像坐標(biāo)的正確；平滑去噪來濾除感知器引入的設(shè)備噪聲；提高對比度來保證實(shí)現(xiàn)相關(guān)信息可以被檢測到；調(diào)整尺度空間使圖像結(jié)構(gòu)適合局部應(yīng)用。特征提取從圖像中提取各種復(fù)雜度的特征。例如：線，邊緣提?。痪植炕奶卣鼽c(diǎn)檢測如邊角檢測，斑點(diǎn)檢測；更復(fù)雜的特征可能與圖像中的紋理形狀或運(yùn)動有關(guān)。檢測分割在圖像處理過程中，有時會需要對圖像進(jìn)行分割來提取有價(jià)值的用于后繼處理的部分，例如篩選特征點(diǎn)；分割一或多幅圖片中含有特定目標(biāo)的部分。

識別的幾個具體應(yīng)用方向：基于內(nèi)容的圖像提?。涸诰薮蟮膱D像**中尋找包含指定內(nèi)容的所有圖片。被指定的內(nèi)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(nèi)容的尋找顯然要比前一種更復(fù)雜，因?yàn)榍耙环N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(diǎn)就是自行車的外觀并不是固定的。姿態(tài)評估：對某一物體相對于攝像機(jī)的位置或者方向的評估。例如：對機(jī)器臂姿態(tài)和位置的評估。光學(xué)字符識別對圖像中的印刷或手寫文字進(jìn)行識別鑒別，通常的輸出是將之轉(zhuǎn)化成易于編輯的文檔形式。除了上面提到的領(lǐng)域，很多研究課題同樣可被當(dāng)作純粹的數(shù)學(xué)問題。

計(jì)算機(jī)視覺，圖象處理，圖像分析，機(jī)器人視覺和機(jī)器視覺是彼此緊密關(guān)聯(lián)的學(xué)科。如果你翻開帶有上面這些名字的教材，你會發(fā)現(xiàn)在技術(shù)和應(yīng)用領(lǐng)域上他們都有著相當(dāng)大部分的重疊。這表明這些學(xué)科的基礎(chǔ)理論大致是相同的，甚至讓人懷疑他們是同一學(xué)科被冠以不同的名稱。然而，各研究機(jī)構(gòu)，學(xué)術(shù)期刊，會議及公司往往把自己特別的歸為其中某一個領(lǐng)域，于是各種各樣的用來區(qū)分這些學(xué)科的特征便被提了出來。下面將給出一種區(qū)分方法，盡管并不能說這一區(qū)分方法完全準(zhǔn)確。中國人的成語"眼見為實(shí)"和西方人常說的"One picture is worth ten thousand words"表達(dá)了視覺對人類的重要性。普陀區(qū)一站式數(shù)字視覺設(shè)計(jì)便捷

計(jì)算機(jī)視覺研究相關(guān)的理論和技術(shù)，試圖建立能夠從圖像或者多維數(shù)據(jù)中獲取‘信息’的人工智能系統(tǒng)。黃浦區(qū)一站式數(shù)字視覺設(shè)計(jì)好處

數(shù)據(jù)可視化，是關(guān)于數(shù)據(jù)視覺表現(xiàn)形式的科學(xué)技術(shù)研究。其中，這種數(shù)據(jù)的視覺表現(xiàn)形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應(yīng)信息單位的各種屬性和變量。它是一個處于不斷演變之中的概念，其邊界在不斷地?cái)U(kuò)大。主要指的是技術(shù)上較為高級的技術(shù)方法，而這些技術(shù)方法允許利用圖形、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺以及用戶界面，通過表達(dá)、建模以及對立體、表面、屬性以及動畫的顯示，對數(shù)據(jù)加以可視化解釋。與立體建模之類的特殊技術(shù)方法相比，數(shù)據(jù)可視化所涵蓋的技術(shù)方法要***得多。黃浦區(qū)一站式數(shù)字視覺設(shè)計(jì)好處

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