大家好，这是专栏《计算摄影》的第二篇文章，这一个专栏来自于计算机科学与摄影艺术的交叉学科。今天我们讨论的问题是图像美学评估问题。
每当我们可视化数据时，我们都会将数据对应值（data value）转换为构成最终图形的可视元素（visual element）。
Galaxy中国（UseGalaxy.cn） > Graph/Display Data > 柱状图
大家好我是微风，一个爱设计爱生活的平面设计师，最近总有一些朋友问我，PS修图的基本步骤是什么，怎么进行修图，那么今天的这篇文章主要给大家介绍下新手如何进行PS修图，PS修图基本步骤和精致修图基本步骤学习方法。
本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统，但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。 ggplot2实现了图形语法，它是一个用于描述和构建图形的系统。如果您想在开始之前了解更多关于ggplot2理论基础的内容，我建议您阅读“The Layered Grammar of Graphics”，
tidyverse包其中包含着一个重要的可视化包---ggplot2。 Ggplot2是由Hadley Wickham制作的数据可视化软件包，它基于一组称为图层的原则。 基本思想是ggplot2将数据的几何对象（圆圈，线条等），主题和比例放在上面。 几何对象的形式由geom_xxx（）函数定义，基于数据变量的几何对象的属性（位置，大小，颜色）由美学（aes（））函数指定（ 在geom_xxx（）函数中）。任何ggplot图的基础层都是由ggplot（）函数定义的空ggplot层，它描述了用于绘图的数据框。
究竟什么是图像美学质量呢？牛津高阶英语词典将美学定义为：“concerned with beauty and art and the understanding of beautiful things, and made in an artistic way and beautiful to look at.”视觉美学质量是视觉感知美的一种度量。图像的视觉美学质量衡量了在人类眼中一幅图像的视觉吸引力。由于视觉美学是一个主观的属性，往往会涉及情感和个人品味，这使得自动评估图像美学质量是一项非常主观的任务。然而，人们往往会达成一种共识，即一些图像在视觉上比其他图像更有吸引力，这是新兴研究领域——可计算美学的原理之一。计算美学探索如何用可计算技术来预测人类对视觉刺激产生的情绪反应，使计算机模仿人类的审美过程，从而用可计算方法来自动预测图像的美学质量。
Galaxy中国（UseGalaxy.cn）> Graph/Display Data > Ggpubr 直方图
分析：不管做什么，都讲究投入和产出比，即最少的投入获得最大的产出，不管做什么，我们都希望把复杂的事情简单化，同样做测试也一样。
上节学习了ggplot2的基础作图，并掌握了基本的作图模板。但是每次作图只有两个变量映射到了图形中，如下图：
这个工具用于进行主成分分析（PCA, Principal Component Analysis），可生成出版级图形。
欢迎大家来到《知识星球》专栏，今天给大家介绍三个任务，提供三个美学相关的数据集的下载，其中两个和人像有关，一个和通用的美学任务有关，下载可以进入知识星球自取，相关的项目，我们以后会在知识星球中进行研究和讨论。
语法参数如下: matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs)
Galaxy中国（UseGalaxy.cn）> Graph/Display Data > 箱线图。
ggplot2是与base r语言不同的作图语法，最少元素包括：指定数据、美学映射、几何对象
现今，工具效率型产品已经不仅仅只强调功能升级，而是更注重用户的感官和体验感受，这一方面既是常伴手边的温度感，也是产品价值的完整塑造和呈现策略。在线代码编辑器/云端 IDE 平台，是云端工作平台的新星，而目前业界的在线编辑器在结构、功能层面混合了终端产品的设计理念，虽然是新产品，但延续着旧体验。当前市面上相似产品的功能叠加，品质和设计也日趋同质化，无论是在品牌 UI 等视觉层面，还是在产品体验感上都已经难以满足用户在云端工作的效率和对品质的预期。 本文约 2550 字 预计阅读时间：7 分钟 ----
这篇文章在草稿箱里待了很久了，断断续续，有了一点灵感就写一点，代表着我对「人工智能」VS「美学」的 一些思考，今天整理成文，分享给大家~
前言 原文传送门：见文末左下角阅读原文 作者：Aaron Frederick 编译：HuangweiAI 使用Python创建图形的方法有很多，但是哪种方法最好呢?当我们进行可视化时，问一些关于图
哈喽，欢迎来到【腾讯微创新201808期】 今天要跟各位糖粉介绍的是 一位来自优图/X-Lab实验室的AI设计师 其实TA的真身是：#AI智能模式生成banner# 让你轻松变身设计师 再也不用跪求设计师做banner 看看新功能怎么玩？ 腾讯内容型产品近两年在不断孵化壮大，例如短视频、直播、音频等，这些都拥有极其高频的内容推广设计需求。 即使公司在不断扩建设计CP供应商，但出图效率慢，设计标准、质量参差不齐，紧急热点响应速度慢，假期需求供应减少等原因，导致跟图成为运营最低效的一环，并且直接决定运
编者按：你是否曾经为如何创作和编辑一篇图文并茂、排版精美的文章而烦恼？或是为缺乏艺术灵感和设计思路而痛苦？AI技术能否在艺术设计中帮助到我们？今天我们为大家介绍的这篇论文，“Automatic Generation of Visual-Textual Presentation Layout”（图文排版的自动生成算法研究），刚刚被美国计算机学会会刊ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications （TOMM）授予2017 Nicolas D. Georganas 最佳论文奖，希望为大家在进行富媒体内容创作和分享时提供一个独到的思路和方法。
逻辑思维是目前人工智能实现效果最好的思维方式，一般我们把此类也称为计算思维，人工智能在计算能力、精准程度、图像识别以及简单重复性劳动等方面已经超越人类水平。
饼图把一个圆分成多个部分，这些部分的弧长（以及面积）代表一个整体的比例。月亮图也是如此，它把一个圆分成多个部分，这些部分的面积代表整个圆的比例，但在月亮图中，这些部分被画成圆的月牙形，就像月相。
大家好，有三本月出版了《深度学习之摄影图像处理：核心算法与案例精萃》，这是一本系统性讲述计算摄影核心算法的书籍，同时配套有大量实战案例。
Galaxy中国（UseGalaxy.cn）> Graph/Display Data > Ggpubr 小提琴图
AI技术如何在视觉设计领域中协助设计师更高效地完成工作？本文将介绍我们在海报设计与AI技术结合方面的一些探索。
在视觉设计领域中，设计师们往往会因为一些简单需求付出相当多的时间，比如修改文案内容，设计简单的海报版式，针对不同机型、展位的多尺寸拓展等。这些工作需要耗费大量的时间、人力成本（5~6张/人日），但对设计师的进步成长起到的作用却非常有限。另一方面，精准营销是未来的大趋势，在大流量背景下，首页的海报资源展位需要展示“千人千面”的效果，这对海报的生产效率也提出了非常高的要求。所以，我们美团外卖技术团队尝试结合AI技术，来协助设计师避免这种低收益、高重复的任务，同时低成本、高效率、高质量地完成海报图片的生成。本文以Banner（横版海报）为例，介绍我们在海报设计与AI技术结合方面所进行的一些探索和研究。
敲黑板：前端设计的小伙伴们注意啦，再也不用为色彩搭配发愁了！一个超级实用的色彩搭配网站推荐！
今日介绍10篇论文，来自腾讯旗下视觉研发平台腾讯优图，涉及数学速算批改、视频识别、语义分割等技术领域，跨越识别、交通、教育和医疗等场景，是腾讯优图最新研发成果。
一、数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
路婵，携程度假AI研发团队算法工程师，专注于计算机视觉和机器学习的研究与应用。现阶段致力于度假图像智能化，多次参加国内外数据竞赛并获奖。
在2013年六月，苹果推出了iOS 7，并与iOS 6大相径庭，让设计师回归本初。曾经代表漂亮iOS设计的现实主义拟物化离去了，而一个更加平面、光滑，更加“计算机真实”的美学到来了。这种向平面设计专项的一个重大影响就是在Photoshop（或者任何可选的设计工具）中进行一个设计变得更简单、花费更少的时间、并且不再有差异。创建一个有着漂亮现实渐变色、阴影和高亮的app界面是一件很艰苦的事情。而创建一个根本没有渐变色和阴影并且主要由大块相同颜色组成的app界面明显更简单。
group1 = rep(gl(2, 5, labels = c("a", "b")), 2),
2. 新的 scale ‘bin'，它可以像使用 color, fill 一样使用。这个是全新的，接受起来需要点时间。但它带来了绘图的更多可能。
更多特性介绍请阅读官方博客。如果你喜欢这类包的新特性介绍，点个在看支持下，我以后看到觉得不错的也分享给大家。
【新智元导读】 谷歌研究院的官方博客最新介绍了一种基于神经网络的自拍卡通头像生成技术，可直接在谷歌的应用程序Allo上使用，目前只支持安卓。 自拍、欣赏自拍和分享自拍，已经成了许多人的日常习惯——在车上自拍，穿衣自拍，旅行自拍，起床也自拍。除了社交功能，给自我一个肖像长期以来一直是人类探索自我身份的重要手段。对于一些人来说，这是要弄清楚自己是谁的问题。对于另一些人来说，则是要如何塑造自我形象的问题。当然，有时二者兼而有之。 自拍是非常直接的表达形式。它附带了一套由现实界定的规则。另一方面，它有助于人们界定
ggplot2可以用来创建优雅的图形，由于它的灵活，简洁和一致的接口，可以提供美丽、可直接用来发表的图形，吸引了许多用户，特别是科研领域的用户。ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数，并将其延伸为图形语法，即独立指定绘图组件，并将它们组合起来，以构建我们想要的任何图形显示。图形语法包含6个主要成分：data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分：data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting（数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面）。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层，一个图可以有多个图层。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 编者按：从去年七牛云音视频团队发布音画质量分析系统到现在已有半年多的时间，得到了很多业内玩家和客户的认可。在即将召开的 LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会上海站，七牛云将以专场的形式再次亮相。对此，我们有幸地采访到了本次七牛云专场出品人，也是七牛云技术总监陈辉，聊一聊这半年来七牛云在以音画质量为主线，结合自身 QRTC 产品进行的迭代和创新；以及七牛云未来在 RTC 方面的规划等内容。 陈辉：七牛云技术总监，主要带领七牛云的直播、
今天跟大家分享ggplot图表系统中形状。 在ggplot函数系统中，形状是一类重要的映射属性，如同颜色一样，它可以被赋予给变量，当然也可以直接指定实际的形状类别。 library(ggplot2) library(reshape2) data<-data.frame(Name = c("苹果","谷歌","脸书","亚马逊","腾讯"),Company = c("Apple","Google","Facebook","Amozon","Tencent"),Sale2013 = c(5000,3500,23
清华大学副校长、清华大学 AI 研究院管委会主任尤政院士和清华大学 AI 研究院院长张钹院士出席成立仪式，共同为中心揭牌。
用户界面设计包括不同的设计阶段和过程。依据项目的不同，这些阶段或过程重要程度也不相同。注意这里所说的系统指的是包括网页、应用或设备设计在内的所有项目。
这就是为什么我们创建了所谓的“自适应调色板”。这些调色板遵循系统设计方法，其中设计者定义了具体的颜色范畴，而非创建静态颜色样本。颜色是根据其感知要求和关系定义的，并且样本是基于最小的用户输入生成的。
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通常，在统计绘图软件中，我们先确定图片类型（点，线）和所需绘图数据绘制某些类型的图表。在R语言中，许多开发者已经在基础图形之上开发了许多软件包，例如网ggplot2软件包。目前许多的可视化的软件包建立在ggplot2之上。Plotluck的目标是将可视化简单化处理，用户仅指定“（数据和变量关系），然后其他需求（例如，图的类型的选择）软件会自动决定。
在当今信息爆炸的文化背景下，人们每天要通过过手机APP接触巨大的信息流，然后再持续的进行评估、过滤并且再加工，具有认知上的负担，扁平化UI设计更加适合信息碎片化的传递方式。
加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) 导入数据 df <- read_tsv("data.txt") 数据可视化 df %>% ggplot(aes(case_control,logCPM)) + geom_jitter(aes(fill=case_control,color=case_control), pch=21,width=0.1,size=2)+ stat_boxplot(geom="errorbar",widt
treatment = rep(c("elevated","ambient"),150))
为了严格实现图形语法，ggplot2提供了一种非常直观和一致的方式来绘制数据。ggplot2的绘图方法不仅确保每个绘图包含特定的基本元素，而且在很大程度上简化了代码的可读性。
生成对抗网络（GAN）已被用于发现新药物，创建令人信服的汉堡和蝴蝶照片，并产生脑癌的合成扫描。而荷兰马斯特里赫特大学（Maastricht University）发表的一篇新论文显示，它在生成标识方面也不差。
最近确实更得太少了，也不知道自己在忙啥，反正感觉不到忙碌的收获，要不是好多小伙伴儿在后台催更，感觉都快忘了还有要更新公众号这回事儿， 进入2018年以来，1月份更新了3篇，2月份更新了4篇，三月份2篇，自己都感觉过分了哈哈~ 今天赶紧找空写一篇~ 学过ggplot2的小伙伴儿们大概都了解过，ggplot2的语法系统将数据层和美化层分开，这种理念给了学习更多的选择，你可以只学习数据层，这样大可保证做出正确的图来（虽然质量不敢恭维），也可以同时学习数据层和美化层(当然你要耗费双倍的精力，因为ggplot2理念几
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