Python ရှိ အကောင်းဆုံး Image Processing Libraries 10 ခု

ဒေတာသည် ယနေ့ခေတ် ဒစ်ဂျစ်တယ်ခေတ်တွင် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၏ တန်ဖိုးအရှိဆုံး အရင်းအမြစ်ဖြစ်ပြီး ဤဒေတာ၏ အစိတ်အပိုင်းအများအပြားကို ရုပ်ပုံများဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် လုပ်ငန်းတစ်ခုအတွက် နက်နဲသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုရရှိရန် ဤပုံများကို စီမံလုပ်ဆောင်ပြီး ၎င်းတို့အား စက်သင်ယူမှု (ML) မော်ဒယ်များအဖြစ် ကျွေးမွေးနိုင်သည်။ 

Image processing သည် တန်ဖိုးရှိသော သတင်းအချက်အလက်များကို ရရှိစေမည့် အထူးလုပ်ဆောင်ချက်များကို မလုပ်ဆောင်မီ ရုပ်ပုံများကို ဒစ်ဂျစ်တယ်ပုံစံများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ 

ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်း၏ အဓိက အမျိုးအစား အနည်းငယ်ရှိပါသည်။ 

• မြင်ကွင်း: ပုံတွင် မမြင်နိုင်သော အရာများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိပါသည်။
• အသိအမှတ်ပြုမှု ပုံတွင်ပါရှိသော အရာများကို ရှာဖွေပါ။
  
• ချွန်ထက်ခြင်းနှင့် ပြန်လည်ထူထောင်ခြင်း- မူရင်းပုံများကို မြှင့်တင်ထားပါသည်။
• ပုံစံအသိအမှတ်ပြုမှု- ပုံတွင်ရှိသော ပုံစံများကို တိုင်းတာသည်။
• ပြန်လည်ရယူခြင်း- ကြီးမားသောဒေတာဘေ့စ်ကိုရှာဖွေခြင်းဖြင့် မူရင်းနှင့်ဆင်တူသောပုံများကိုရှာပါ။

လုပ်ငန်းတစ်ခုသည် image processing ကိုအသုံးပြုရန်ဆုံးဖြတ်လိုက်သည်နှင့်၊ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော application များစွာရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ရုပ်ပုံပြင်ဆင်ခြင်းကို ဆေးသုတေသနတွင် မကြာခဏအသုံးပြုပြီး တိကျသောကုသမှုအစီအစဉ်များရေးဆွဲရန်။ ၎င်းကို ရုပ်ပုံတစ်ပုံ၏ ပျက်စီးနေသော အစိတ်အပိုင်းများကို ပြန်လည်ရယူရန်နှင့် ပြန်လည်တည်ဆောက်ရန် သို့မဟုတ် မျက်နှာသိရှိခြင်း လုပ်ဆောင်ရန်လည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။ 

ဤကြီးမားသောဒေတာပမာဏကို လျင်မြန်ထိရောက်စွာ စီမံဆောင်ရွက်နိုင်ရန်၊ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် စက်သင်ယူမှုနှင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းကိရိယာများကို အားကိုးရမည်ဖြစ်သည်။ ထိပ်တန်း ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်း စာကြည့်တိုက် အများအပြားကို Python တွင် အသုံးပြုသည်။ 

Python ရှိ အကောင်းဆုံး ရုပ်ပုံပြုပြင်ရေး စာကြည့်တိုက် ၁၀ ခုကို ကြည့်ကြရအောင်။ 

1. OpenCV

ကျွန်ုပ်တို့၏စာရင်းတွင် ထိပ်ဆုံးက OpenCV သည် 2000 ခုနှစ်တွင် Intel မှတီထွင်ပြီးထုတ်ဝေခဲ့သော open-source စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ OpenCV ကို မျက်နှာသိရှိခြင်း၊ အရာဝတ္ထုသိရှိခြင်း၊ မျက်နှာမှတ်မိခြင်း၊ ရုပ်ပုံခွဲခြားခြင်းနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော ကွန်ပျူတာအမြင်လုပ်ဆောင်ချက်များအတွက် မကြာခဏအသုံးပြုသည်။ 

C++ ဖြင့်ရေးသားထားသော OpenCV သည်လည်း Python wrapper ပါရှိပြီး NumPy၊ SciPy နှင့် Matplotlib တို့နှင့် တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ OpenCV ၏ အကောင်းဆုံး ရှုထောင့်များထဲမှ တစ်ခုမှာ Github ရှိ ၎င်း၏ ပံ့ပိုးကူညီသူ များစွာ၏ ကျေးဇူးကြောင့် ကွန်ပျူတာ အမြင် စာကြည့်တိုက်သည် အဆက်မပြတ် ပြောင်းလဲနေပါသည်။ 

ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်း ဒစ်ဂျစ်တိုက်သည် ခေတ်မီဆန်းသစ်သော နှင့် ဂန္ထဝင် အယ်လဂိုရီသမ်ပေါင်း 2,500 ကျော်ကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခွင့်ပေးပါသည်။ အသုံးပြုသူများသည် မျက်လုံးနီများကို ဖယ်ရှားခြင်းနှင့် မျက်လုံးလှုပ်ရှားမှုများကို လုပ်ဆောင်ခြင်းကဲ့သို့ သီးခြားလုပ်ဆောင်စရာများစွာကို လုပ်ဆောင်ရန် OpenCV ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ 

ဤသည်မှာ OpenCV ၏အဓိကအချက်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• IBM၊ Google နှင့် Toyota ကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီကြီးများက အသုံးပြုသည်။
• Algorithmic ထိရောက်မှု
• အယ်လဂိုရီသမ်များသို့ ကျယ်ပြောသောဝင်ရောက်ခွင့်
• အင်တာဖေ့စ်များစွာ

2. Scikit-ရုပ်ပုံ

စျေးကွက်ရှိ ထိပ်တန်းရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းစာကြည့်တိုက်သည် ကွန်ပျူတာအမြင်အလုပ်တိုင်းနီးပါးအတွက် အသုံးပြုသည့် Scikit-Image ဖြစ်သည်။ Scikit-Image ကို Python ၏ superset တစ်ခုဖြစ်သည့် ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားဖြစ်သည့် Cython ဖြင့် ရေးသားထားသည်။ ဤထူးခြားသောဖွဲ့စည်းပုံသည် ကောင်းမွန်သောစွမ်းဆောင်ရည်ရရှိစေရန် ကူညီပေးသည်။ 

NumPy အခင်းအကျင်းများကို ရုပ်ပုံအရာဝတ္ထုများအဖြစ် အသုံးပြုသည့် Scikit-Image သည် အပိုင်းပိုင်းခွဲခြင်း၊ အရောင်ခြယ်လှယ်ခြင်း၊ ဂျီဩမေတြီအသွင်ပြောင်းခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ ရုပ်ပုံသဏ္ဍာန်၊ အင်္ဂါရပ်သိရှိခြင်းစသည့် ကွဲပြားသော အယ်လဂိုရီသမ်များစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။

ဤသည်မှာ Scikit-Image ၏ အဓိက ပေါ်လွင်ချက်များ ဖြစ်သည် ။ 

• Open Source နှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူသည်။ 
• အနည်းဆုံး ဥပဒေနှင့် လိုင်စင်ကန့်သတ်ချက်များဖြင့် အခမဲ့
• ဉာဏ်များသော 
• စားသုံးသူ အပြုအမူ ခန့်မှန်းခြင်းကဲ့သို့ ကမ္ဘာတဝှမ်းရှိ အပလီကေးရှင်းများ

3. သိပ္ပံ

သင်္ချာနှင့် သိပ္ပံနည်းကျ တွက်ချက်မှုများအတွက် မူလက ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် SciPy သည် submodule scipy.ndimage ကို တင်သွင်းခြင်းဖြင့် ဘက်ပေါင်းစုံမှ ရုပ်ပုံပြုပြင်ခြင်း လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ထိပ်တန်းစာကြည့်တိုက်တစ်ခုလည်းဖြစ်သည်။ SciPy သည် n-dimensional Numpy arrays များပေါ်တွင်လည်ပတ်ရန်လုပ်ဆောင်ချက်များကိုထောက်ပံ့ပေးသည်။ 

ရုပ်ပုံခွဲခြားခြင်း၊ convolution၊ ပုံများကိုဖတ်ရှုခြင်း၊ မျက်နှာကိုသိရှိခြင်း၊ လုပ်ဆောင်ချက်ထုတ်ယူခြင်းနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့ ကျယ်ပြန့်သောအပလီကေးရှင်းများကိုရှာဖွေနေပါက ဤရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းဒစ်ဂျစ်တိုက်သည် အခြားရွေးချယ်စရာအကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုဖြစ်သည်။ 

ဤသည်မှာ Scipy ၏ အဓိက ပေါ်လွင်ချက်များ ဖြစ်သည် ။ 

• ဒေတာကို မြင်ယောင်စေပြီး ကြိုးကိုင်ခြင်းအတွက် အဆင့်မြင့် အမိန့်များနှင့် အတန်းများ
• ပွင့်လင်းအရင်းအမြစ်
• Python ဖြင့် အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသော ဆက်ရှင်များ
• အပြိုင်ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်းအတွက် အတန်းများ၊ ဝဘ်နှင့် ဒေတာဘေ့စ်ပုံမှန်အစီအစဉ်များ

4. Mahotas

Python ရှိ ထိပ်တန်းရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်း စာကြည့်တိုက်တစ်ခုသည် မူလက ဇီဝရုပ်ပုံသတင်း အချက်အလက်အတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် Mahotas ဖြစ်သည်။ Mahotas သည် developer များအား local binary ပုံစံများနှင့် haralick ကဲ့သို့သော အဆင့်မြင့်အင်္ဂါရပ်များကို အခွင့်ကောင်းယူနိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် ၎င်း၏ mahotas.features.haralick module မှတဆင့် 2D နှင့် 3D ရုပ်ပုံများကို တွက်ချက်နိုင်ပြီး အဆင့်မြင့် ရုပ်ပုံများကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ပုံများမှ အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူသည်။ 

Mahotas တွင် Watershed၊ Convex points calculations, morphological processing, and template matching ကဲ့သို့သော လူကြိုက်များသော လုပ်ဆောင်ချက်များ ရှိသည်။ ကွန်ပြူတာအမြင်စွမ်းရည်အတွက် လုပ်ဆောင်ချက်ပေါင်း 100 ကျော်ရှိပါတယ်။ 

ဤသည်မှာ Mahotas ၏ အဓိက ပေါ်လွင်ချက်များ ဖြစ်သည် ။ 

• ကွန်ပျူတာအမြင်အတွက် လုပ်ဆောင်ချက်များ 100 ကျော်
• အဆင့်မြင့်အင်္ဂါရပ်များ
• 2D နှင့် 3D ပုံများကို တွက်ချက်သည်။
• လုပ်ဆောင်ချက်အသစ်များကို အဆက်မပြတ်ထည့်သွင်းခြင်း။ 

5. ခေါင်းအုံး / PIL

ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် နောက်ထပ် open-source စာကြည့်တိုက်၊ Pillow သည် PIL (Python Imaging Library) ၏ အဆင့်မြင့်ဗားရှင်းဖြစ်သည်။ Pillow ဖြင့်၊ point operations၊ filtering နှင့် manipulating ကဲ့သို့သော image processing လုပ်ငန်းစဉ်များစွာကို သင်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ 

Pillow သည် ပုံဖော်မတ်များစွာအတွက် ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် ပုံများကို ကိုင်တွယ်ရန် ထိပ်တန်းစာကြည့်တိုက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ရုပ်ပုံပြင်ဆင်ခြင်း စာကြည့်တိုက်သည် အသုံးပြုရလွယ်ကူသောကြောင့် ၎င်းသည် ရုပ်ပုံများနှင့်အလုပ်လုပ်သော ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များအတွက် အသုံးအများဆုံးကိရိယာများထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်။ 

ဤသည်မှာ Pillow ၏ အဓိက ပေါ်လွင်ချက် အချို့ ဖြစ်သည် ။ 

• JPEG နှင့် PNG ကဲ့သို့သော ပုံဖော်မတ်အမျိုးမျိုးအတွက် ပံ့ပိုးမှု
• အသုံးပြုရလွယ်ကူတယ်
• အမျိုးမျိုးသောပုံသဏ္ဍာန်လုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းလမ်းများ
• ကွန်ပြူတာ အမြင်အာရုံပြဿနာများအတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို တိုးမြှင့်ရန်အတွက် အသုံးဝင်သည်။

6. ရိုးရှင်းသောITK

SimpleITK သည် ဤစာရင်းရှိ အခြားရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ ဒစ်ဂျစ်တိုက်များထက် အနည်းငယ်ကွာခြားပါသည်။ ပုံများကို array များအဖြစ် ထည့်သွင်းစဉ်းစားမည့်အစား SimpleITK သည် ၎င်းတို့အား အာကာသအတွင်းရှိ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာဒေသတစ်ခုပေါ်ရှိ အမှတ်အစုတစ်ခုအဖြစ် မှတ်ယူသည်။ တစ်နည်းဆိုရသော်၊ ၎င်းသည် ရုပ်ပုံများဖြင့် သိမ်းပိုက်ထားသော ဒေသကို မူလ၊ အရွယ်အစား၊ အကွာအဝေးနှင့် ဦးတည်ချက်ကို ကိုစင်မက်ထရစ်အဖြစ် သတ်မှတ်သည်။ ၎င်းက SimpleITK သည် ရုပ်ပုံများကို ထိရောက်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး 2D၊ 3D နှင့် 4D အတိုင်းအတာများကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ 

SimpleITK သည် ပုံနှစ်ပုံ သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော ပုံများကို ထပ်ဆင့်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည့် ရုပ်ပုံအပိုင်းခွဲခြင်းနှင့် ပုံမှတ်ပုံတင်ခြင်းအတွက် အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။ 

ဤသည်မှာ SimpleITK ၏ အဓိက ပေါ်လွင်ချက်များ ဖြစ်သည် ။ 

• 2D နှင့် 3D ရုပ်ပုံများအတွက် ပံ့ပိုးမှု
• စွမ်းဆောင်ရည်၊ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် ထိရောက်မှုတို့ကို ပေးစွမ်းနိုင်သော အဆင့်မြင့် ပရိုဂရမ်းမင်းအင်္ဂါရပ်များ
• ရုပ်ပုံခွဲခြားခြင်းနှင့် ပုံရိပ်မှတ်ပုံတင်ခြင်း။
• ရုပ်ပုံများကို အာကာသအတွင်း ရုပ်ပိုင်းဒေသဆိုင်ရာ အမှတ်အစုအဖြစ် ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ။

7. matplotlib

Matplotlib သည် ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်း ဒစ်ဂျစ်တိုက်အတွက် နောက်ထပ်ရွေးချယ်စရာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် Python တွင် ပုံများနှင့်အလုပ်လုပ်ရန်အတွက် image module တစ်ခုအနေဖြင့် အထူးအသုံးဝင်ပြီး ၎င်းတွင် ပုံများကိုဖတ်ရှုခြင်းနှင့်ပြသခြင်းအတွက် သီးခြားနည်းလမ်းနှစ်ခုပါဝင်သည်။ Matplotlib သည် Numpy arrays များရှိ multi-platform data visualization library အဖြစ် 2D အခင်းအကျင်းများအတွက် အထူးပြုပါသည်။ 

ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းဒစ်ဂျစ်တိုက်ကို အများအားဖြင့် ဖြန့်ကျက်ကွက်များ၊ ဟစ်စတိုဂရမ်များနှင့် ဘားဂရပ်များကဲ့သို့သော 2D အမြင်အာရုံပုံဖော်မှုများအတွက် အသုံးပြုသော်လည်း၊ ရုပ်ပုံတစ်ခုမှ အချက်အလက်များကို ထိထိရောက်ရောက် ဆွဲထုတ်ခြင်းဖြင့် ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အသုံးဝင်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။ Matplotlib သည် ဖိုင်ဖော်မတ်အားလုံးကို မပံ့ပိုးကြောင်း သတိပြုရန် အရေးကြီးသည်။ 

ဤသည်မှာ Matplotlib ၏ အဓိက ပေါ်လွင်ချက်များ ဖြစ်သည် ။ 

• အသုံးပြုရန်လွယ်ကူသည်
• အရည်အသွေးမြင့် ရုပ်ပုံများနှင့် ကွက်ကွက်များကို ပုံစံအမျိုးမျိုးဖြင့် ပံ့ပိုးပေးသည်။
• ပွင့်လင်းအရင်းအမြစ်
• မြင့်မားစိတ်ကြိုက်

8. numpy

NumPy သည် ကိန်းဂဏာန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် အသုံးပြုသည့် open-source Python စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း၊ ၎င်းကို ပုံဖြတ်တောက်ခြင်း၊ ပစ်ဇယ်များကို ကိုင်တွယ်ခြင်း၊ pixel တန်ဖိုးများကို ဖုံးကွယ်ခြင်းနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော ပုံရိပ်လုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက်လည်း အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ NumPy တွင် ဒေတာတည်ဆောက်ပုံများအဖြစ် matrix နှင့် multi-dimensional array များပါရှိသည်။ 

NumPy ကို အရောင်လျှော့ချခြင်း၊ binarization၊ အချပ်ဖြင့် ကူးထည့်ခြင်း၊ အပေါင်း သို့မဟုတ် အနုတ်လက္ခဏာ ပြောင်းပြန်လှန်ခြင်းနှင့် အခြားသော လုပ်ဆောင်ချက်များ အများအပြားကို ကူညီပေးရန်အတွက်လည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။ ပုံများကို arrays များဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည်ဟုလည်း ယူဆနိုင်သည်၊ ၎င်းသည် NumPy သည် မတူညီသော image processing လုပ်ငန်းများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ 

ဤသည်မှာ NumPy ၏ အဓိက ပေါ်လွင်ချက်များ ဖြစ်သည် ။ 

• ကျစ်လစ်သိပ်သည်းသောဒေတာသိုလှောင်မှု
• Array များကို မြန်နှုန်းမြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း။
• လုပ်ဆောင်ချက်များစွာဖြင့် ကူညီပေးသည်။
• အခြားစာကြည့်တိုက်များနှင့် ဒေတာလိုက်ဖက်မှု

9. Pgmagick

ကျွန်ုပ်တို့၏စာရင်းပြီးဆုံးခါနီးတွင် GraphicMagick စာကြည့်တိုက်အတွက် ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် နောက်ထပ်ထိပ်တန်း Python စာကြည့်တိုက်ဖြစ်သည့် Pgmagick ဖြစ်သည်။ ရုပ်ပုံပြင်ဆင်ခြင်းတူးလ်တွင် ရုပ်ပုံတည်းဖြတ်ခြင်းနှင့် ရုပ်ပုံခြယ်လှယ်ခြင်းအတွက် အထောက်အကူပေးသည့် အထင်ကြီးလောက်စရာကိရိယာများနှင့် စာကြည့်တိုက်များ စုစည်းမှုရှိသည်။ 

ဤသည်မှာ Pgmagick ၏ အဓိက ပေါ်လွင်ချက်များ ဖြစ်သည် ။

• ကြီးမားသောကိရိယာများနှင့် စာကြည့်တိုက်များ စုစည်းမှု
• ရုပ်ပုံတည်းဖြတ်ခြင်းနှင့် ရုပ်ပုံခြယ်လှယ်ခြင်း။
• ရုပ်ပုံဖော်မတ်များစွာကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
• ပွင့်လင်းအရင်းအမြစ်

10 ။ ရိုးရိုးCV

ကျွန်ုပ်တို့၏စာရင်းရှိ Python ရှိ နောက်ဆုံးပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းစာကြည့်တိုက်သည် ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့်အတူ ကွန်ပျူတာအမြင်အက်ပ်လီကေးရှင်းများဖန်တီးရန်အတွက် လူကြိုက်များသော open-source framework တစ်ခုဖြစ်သည့် SimpleCV ဖြစ်သည်။ SimpleCV တွင် ကင်မရာများ၊ ဖော်မတ်ပြောင်းလဲခြင်း၊ ရုပ်ပုံ ခြယ်လှယ်ခြင်း၊ လုပ်ဆောင်ချက် ထုတ်ယူခြင်းနှင့် အခြားအရာများအတွက် ဖတ်နိုင်သော အင်တာဖေ့စ် ပါရှိသည်။ 

ကွန်ပြူတာ အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ အလုပ်များကို အလွယ်တကူ ဖန်တီးလိုသူများအတွက် ရုပ်ပုံပြင်ဆင်ခြင်း စာကြည့်တိုက်သည် ရေပန်းစားသည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား ဖိုင်ဖော်မတ်များ၊ ဘစ်အတိမ်အနက်များ၊ အရောင်နေရာများ၊ ကြားခံစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် အခြားအရာများအကြောင်း လေ့လာရန်မလိုအပ်ဘဲ OpenCV ကဲ့သို့သော စွမ်းအားမြင့်ကွန်ပြူတာအမြင်စာကြည့်တိုက်များသို့ ဝင်ရောက်ခွင့်ရရှိစေပါသည်။ 

ဤသည်မှာ SimpleCV ၏အဓိကအချက်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• ပွင့်လင်းအရင်းအမြစ်
• ဖတ်နိုင်သော အင်တာဖေ့စ်
• ကွန်ပြူတာအမြင် လုပ်ဆောင်ချက်များကို လွယ်ကူစွာ ဖန်တီးပါ။
• စွမ်းအားမြင့်ကွန်ပြူတာအမြင် စာကြည့်တိုက်များသို့ ဝင်ရောက်ခွင့်