双十一剁手节马上就要到了，还在做数据可视化界面的你是不是也想剁手。抱怨数据图标搭建太难的你，没接触过数据可视化应用也想拥有完美的可视化界面的你，赶紧抓紧这根救命稻草！
DataV重磅发布的可视化神器  ——“马良”

>**概念**：“马良”是DataV内嵌的智能识别设计产品，能够迅速学习和识别手绘草图、信息图表、大屏截图等资料，并在DataV内自动生成可配置的可视化应用。也就是说，马良的出现，能将过去数据可视化应用搭建过程中痛苦的前端还原图表设计稿的过程压缩为秒级！

先给大家看一眼马良的**三好学生**奖状
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2019/10/24/271f14e02c564b97.jpeg?x-oss-process=style/bb)
“妈耶，这也太??了”不顾形象地发出了土拨鼠尖叫

**到底是哪些技术让马良获得了奖状**
# 图标识别
通过DataV的数据训练了可以识别图表位置及类型的物体识别模型，这也是物体识别模型首次应用于数据图表领域。同时，马良不仅仅能够识别图表的类型及位置，还可以将可视化界面的颜色进行提取。还使用Grid Design这样的设计规范，来避免由识别导致的布局误差。
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2019/10/24/c50a7cfa699f5614.jpeg?x-oss-process=style/bb)

# 颜色识别
马良将从原始图片中提取颜色并在优化后加以应用。根据WCAG对比度标准计算出使得和背景色对比度达到7:1的文本颜色。接着对提取到的颜色进行过滤，去除背景色相似色和文本色相似色，然后对剩余的颜色进行聚类得到主色。最后使用色板生成方案生成色板并应用于大屏中。

# 文字及字体识别
马良可以支持对文字及字体的识别，同时将识别到的文字及字体还原到生成可视化中。在字体识别中，我们使用了ResNet-18 作为识别的模型。从而实现了能够识别案例可视化中的字体，例如包括衬线体及无衬线体等。同时使用了OCR等传统方案对文字进行了识别。

**马良生成 DataV 大屏的过程**

**第一步** ：将马良识别得到的图表类型映射为 DataV 中的组件类型，同时结合图表的位置，使用默认的图表样式配置和数据配置，生成一份“JSON”格式的大屏的基本配置。

**第二步** ：将马良识别得到色彩信息作为大屏的主题配色，修改大屏相关色彩配置（如背景颜色和文字颜色），并遍历大屏中的每个组件，应用当前的主题配色。

**第三步**：根据识别得到的文字信息，修改文字类组件的字体、字号等样式配置，并使用识别得到的文字内容，作为文字组件的数据。

**第四步**：我们通过 DataV 提供的大屏生成接口，将最终的大屏配置导入到DataV 产品中生成为可交互的可视化大屏，用户可以在此基础上继续优化，完成最终的数据可视化

为了凸显一下马良有多优秀，我决定给大家看一下流程对比

![](http://img.blog.itpub.net/blog/2019/10/24/1d5ab85785d641a0.jpeg?x-oss-process=style/bb)

与传统流程相比，马良极大减少了传统的设计流程，新的流程支持通过图片进行原型设计及前端还原，并且也支持后续的设计微调。

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**最后**，我们一起来看一下马良具体是怎么使用的

**情况一**：当你已经在纸上画好手绘草图，却想马上看到可视化的大屏时，可以静静等待马良自动识别。

![_1](https://yqfile.alicdn.com/ea18dd1b8bed4a052bc851c903d9e80da4031fb3.gif)
如此简单抽象的图秒变图表的瞬间，有没有“哇”的一声哭出来！！！

**情况二**：当你有奇思妙想，连图都懒得画时，可以找一些平面设计作品、截图、设计稿作为参考，并上传至马良，接着静静等待马良自动识别。

![](http://img.blog.itpub.net/blog/2019/10/24/b625f28760e4247c.gif?x-oss-process=style/bb)
图片可以准确识别出来，简直是解放了设计大大的双手！

有没有很想试一试，心动不如行动！赶紧来DataV变身“马良”吧！
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2019/10/24/63ecb7db5b65de1a.gif?x-oss-process=style/bb)

该功能已在企业版和专业版中上线，体验**点击链接**哦！

链接：[https://data.aliyun.com/visual/datav](https://data.aliyun.com/visual/datav)

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