TOP 20 Thư viện Python tốt nhất cho từng lĩnh vực & hướng dẫn cài đặt chi tiết

Top 20 thư viện Python tốt nhất
Top 20 thư viện Python tốt nhất

1. Thư viện (libraries) trong Python là gì?

Thư viện, hay thường được gọi là mô-đun trong Python, có nghĩa là thư viện mà chúng ta thường biết. Tất cả chúng đều chứa “sách” có giá trị thông tin, nhưng trong Python, bạn sẽ truy cập vào các mô-đun đã xuất và áp dụng chúng vào quá trình viết mã của chúng tôi, thay vì sách, chúng ta làm một số việc đơn giản nhưng tốn thời gian cho chúng ta, có thể hiểu đơn giản là việc sử dụng chúng như một chức năng xử

2. Phân loại thư viện python theo từng ngành nghề

2.1. Thư viện python cho ngành khoa học dữ liệu và thuật toán

Numpy – Xử lý mảng đa chiều, ma trận

Numpy là một gói xử lý Python phổ biến. NumPy làm phong phú thêm ngôn ngữ lập trình Python với các cấu trúc dữ liệu mạnh mẽ để tính toán các mảng và ma trận đa chiều một cách hiệu quả. Numpy không chỉ là một gói phần mềm mô-đun để xử lý mảng mà còn cung cấp khả năng quản lý mảng tuyệt vời. Nhanh chóng, tuyệt vời và hiệu quả là kinh nghiệm của tôi khi sử dụng Numpy.

Thư viện Numpy trong Python

Những tính năng của Numpy:

  • Numpy là một mô-đun mở rộng mã nguồn mở cho Python, cung cấp các hàm biên dịch nhanh cho các phép toán và số, ngay cả đối với các ma trận và mảng có lượng lớn dữ liệu. Ngoài ra, các mô-đun này còn cung cấp một thư viện hàm toán học bậc cao quy mô lớn, có thể thao tác trên ma trận và mảng một cách dễ dàng và thuận tiện.
  • Numpy cung cấp các mảng được che cùng lúc với các mảng ban đầu. Nó cũng có các chức năng như hình dạng logic hoạt động, biến đổi Fourier rời rạc và đại số tuyến tính tổng quát.
  • Mỗi khi các đặc tính của bất kỳ mảng N chiều nào bị thay đổi, Numpy sẽ tạo một mảng mới cho mảng và xóa mảng cũ
  • Gói mô-đun này cung cấp các công cụ hữu ích để tích hợp với các ngôn ngữ lập trình khác. Chẳng hạn như C, C++, và ngôn ngữ lập trình Fortran.
  • Numpy cung cấp các chức năng tương đương với MATLAB. Cả hai đều cho phép người dùng thao tác nhanh hơn.

Link tải thư viện Numpy trong python

Scipy – Thuật toán và công cụ toán học

SciPy là viết tắt của Science Python, là thư viện mã nguồn mở hoàn toàn miễn phí, cung cấp các thuật toán và công cụ toán học cho Python. Ngoài ra, nó rất thích hợp cho việc học máy. Tuy nhiên, không chỉ những điều này làm cho SciPy trở nên khác biệt mà nó còn rất phổ biến trong việc xử lý hình ảnh.

Với SciPy, bạn có thể thực hiện được nhiều điều đáng kinh ngạc trong một nốt nhạc, ví dụ như thao tác với ma trận rất đơn giản (nếu bạn đang học đại số thì có thể dùng SciPy để kiểm tra xem bạn nhân ma trận với 4 × 4 có đúng không: 3) , Vẽ sơ đồ, tạo mô hình tính toán, mô phỏng các hoạt động giao tiếp giữa các host trong mạng, v.v.

Thư viện SciPy trong Python

Một số khả năng của SciPy:

  • SciPy cung cấp khá nhiều module tính toán từ đại số tuyến tính, tích phân, vi phân, nội suy đến xử lý ảnh, fourier transform blabla…
  • Nó sử dụng tốt nhất các mảng Numpy cho các cấu trúc dữ liệu chung. Trên thực tế, Numpy là một phần tích hợp của Scipy.
  • Scipy có thể xử lý đa thức 1D theo hai cách. Cho dù bạn có thể sử dụng lớp poly1d từ numpy hoặc bạn có thể sử dụng các mảng co-efficient để thực hiện công việc.
  • Scipy cấp cao không chỉ chứa numpy mà còn được tích hợp thêm numpy.lib.scimath. Nhưng sẽ tốt hơn nếu sử dụng từ nguồn của numpy.
  • Chức năng của nó tương tự như MathLab, Octave. Scilab, R… nhưng nó được sử dụng khá rộng rãi do có hệ thống thư viện tính toán mạnh, ngôn ngữ Python rõ ràng, dễ hiểu, gần gũi với ngôn ngữ tự nhiên, mã nguồn mở và cộng đồng đang dần lớn mạnh từng ngày.

Link tải thư viện SciPy trong Python

Matplotlib – Vẽ đồ thị 2D

Matplotlib là một thư viện Python sử dụng Python Script để giúp chúng ta tạo ra các đồ thị 2D thường được ứng dụng trong toán học và khoa học dữ liệu. Thư viện này có hỗ trợ tạo nhiều giao điểm giữa hai trục số trong cùng một lúc. Bên cạnh đó, chúng ta cũng có thể dùng Matplotlib để thao tác trực tiếp đến các đặc điểm khác nhau của đồ thị.

Thư viện Matplotlib trong Python

Những khả năng của Matplotlib:

  • Matplotlib có thể tạo ra những đồ thị chất lượng và xuất ra một cách dễ dàng và thuận tiện, hoàn toàn đáp ứng nhu cầu của mọi ngành học. Các đồ thị được tạo ra bằng Matplotlib có sẵn bản sao cứng trên các nền tảng tương tác khác nhau.
  • Bạn có thể dùng Matplotlib với nhiều bộ công cụ như Python Scripts, IPython Shells, Jupyter Notebook, và nhiều công cụ khác.
  • Một số thư viện của bên thứ ba có thể được tích hợp với các ứng dụng Matplotlib. Chẳng hạn như seaborn, ggplot, và các bộ công cụ chiếu xạ, mapping khác như basemap.
  • Một cộng đồng các nhà phát triển tích cực luôn sẵn sàng trợ giúp bạn với bất kỳ thắc mắc nào của bạn với Matplotlib. Sự đóng góp của họ cho Matplotlib là rất đáng khen ngợi.
  • Ngoài ra, bạn còn có thể theo dõi bất kỳ lỗi nào phát sinh trong quá trình coding, các bản vá mới, đồng thời còn có thể đóng góp các tính năng mới tại GitHub. Đó là một trang chính thức để nêu ra các vấn đề liên quan đến Matplotlib và cùng giải quyết chúng.

Link tải thư viện Matplotlib trong Python

Pandas – Gói phần mềm Python

Pandas là một gói phần mềm của Python. Nếu muốn trở thành một data scientist, bạn bắt buộc phải học Pandas, nó được viết chuyên dụng cho Python. Pandas mang lại hiệu suất cao cho các dự án, bởi tính trực quan, tốc độ và mô hình trực quan hóa cấu trúc dữ liệu của nó. Bạn có thể dễ dàng thao tác với bất kỳ loại dữ liệu nào như – dữ liệu định lượng (structured data) hoặc chuỗi thời gian (time-series data) với gói tuyệt vời này.

Thư viện Pandas trong Python

Những khả năng của Pandas:

  • Pandas cung cấp cho bạn nhiều Series và DataFrames. Cho phép bạn có thể tổ chức, đi sâu, trình bày, và thao tác với dữ liệu.
  • Căn chỉnh và lập chỉ mục thông minh có trong Pandas, nhờ đó mà bạn sẽ có một hệ thống tổ chức và dán nhãn dữ liệu gần như hoàn hảo.
  • Pandas có một số tính năng đặc biệt cho phép bạn xử lý dữ liệu hoặc giá trị bị thiếu bằng một biện pháp thích hợp.
  • Cú pháp của nó đơn giản đến mức ngay cả những người thiếu hoặc không có kiến thức cơ bản về lập trình cũng có thể dễ dàng làm việc với nó.
  • Nó cung cấp một bộ sưu tập các công cụ tích hợp cho phép bạn cả đọc và ghi dữ liệu trong các dịch vụ web, cấu trúc dữ liệu và cơ sở dữ liệu khác nhau.
  • Pandas có thể hỗ trợ JSON, Excel, CSV, HDF5 và nhiều định dạng khác. Trên thực tế, bạn có thể hợp nhất các cơ sở dữ liệu khác nhau cùng một lúc với Pandas.

Link tải thư viện Pandas trong Python

Sympy

SymPy có thể làm các phép tính đại số, tích phân, vi phân, mã trận, hàm mũ, số phức, đơn giản hóa đa thức…

Thư viện Sympy trong Python

2.2 Thư viện python cho máy học và học sâu, trí tuệ nhân tạo

Keras – Deep Learning

Đối với những ai muốn học về Deep Learning, hay Deep Neural Network (tạm dịch là Học sâu và Mạng thần kinh sâu). Keras sẽ là một lựa chọn tốt. Keras là một thư viện về mạng thần kinh sâu mã nguồn mở được viết bằng Python. Keras cung cấp một quyền kiểm tra hiệu quả trên các mạng chi tiết. Quả thật Keras rất ấn tượng với cấu trúc mô-đun và độ thân thiện với người dùng của nó, điều này đã được rất nhiều developer xác thực.

Thư viện Keras trong Python

Những khả năng của Keras:

  • Keras là một thư viện Python mạnh mẽ. Nó có khả năng chạy trên Bộ công cụ nhận thức của Microsoft (Microsoft Cognitive Toolkit), PaidML, TensorFlow và các nền tảng khác.
  • Thư viện Python này có nhiều cách triển khai từ các khối hình thành mạng nơ-ron – chức năng, lớp, trình tối ưu hóa, các đối tượng và những thứ khác.
  • Keras cũng có nhiều công cụ hữu ích cho phép bạn làm việc với các hình ảnh và văn bản khác nhau một cách dễ dàng.
  • Nó không chỉ hỗ trợ mạng nơ-ron mà còn cung cấp một môi trường hỗ trợ đầy đủ cho các mạng nơ-ron tích hợp và tái hiện.
  • Sử dụng Keras, bạn có thể xây dựng các mô hình sâu cho điện thoại thông minh – cả Android và iOS hoặc cả Java Virtual Machine.

Link tải về thư viện Keras

TensorFlow – Machine Learning

TensorFlow là một thư viện miễn phí mã nguồn mở dành cho machine learning (học máy). Nó rất dễ dàng để học và sử dụng, bên cạnh đó nó còn có một bộ công cụ cực kỳ hữu ích và tiện lợi. Tuy nhiên, khả năng của nó không chỉ giới hạn ở machine learning, bạn có thể sử cho các luồng dữ liệu và nhiều chương trình khác nhau. Rất đơn giản để sử dụng được nó, bằng cách tải và cài đặt Colab Notebooks từ mọi trình duyệt.

Thư viện Tensorflow trong Python

Những khả năng của TensorFlow:

  • TensorFlow sử dụng những API có hiệu suất cao và tự động như – Keras. Nó hỗ trợ khả năng xây dựng lại các mô hình machine learning gần như ngay tức khắc. 
  • Một điểm thú vị của thư viện này là nó có thể giúp chúng ta tiết kiệm thời gian hơn cho việc debug trong quá trình xây dựng mô hình và training thuật toán bằng cách sử dụng Eager Execution. 
  • Với TensorFlow, bạn có thể dễ dàng di chuyển các mô hình Machine Learning của mình trên kho dữ liệu đám mây, trên mọi thiết bị hoặc bất kỳ trình duyệt nào.
  • TensorFlow đi kèm với một kiến trúc dễ học. Bạn có thể nhanh chóng phát triển mô hình của mình thành code và tạo ra các sản phẩm dễ dàng hơn.
  • Nó gần như mang đến giải pháp cho mọi vấn đề của bạn về Machine Learning, nếu bạn đang gặp rắc rối với Machine Learning, hay đơn giản là muốn bắt đầu học, đừng bỏ qua nó.

Link tải về Tensorflow

PyTorch – Machine Learning

Thư viện tiếp theo mà tôi nhắc đến ở đây chính là PyTorch, một thư viện thực thi với machine learning, mã nguồn mở và miễn phí cho tất cả mọi người. PyTorch được dựa trên thư viện Torch, ban đầu nó được phát triển bởi nhóm nghiên cứu A.I của Facebook. Điểm tốt về PyTorch là nó có thể được sử dụng cho các ứng dụng đa dạng như thị giác máy tính và NLP (xử lý ngôn ngữ tự nhiên).

Thư viện PyTorch trong Python

Một số khả năng của PyTorch:

  • PyTorch sử dụng TorchScript, cung cấp các mode flexible và eager đơn giản. Bạn có thể định hình, đối chiếu các chức năng và hoạt động khác nhau chỉ trong một tích tắc.
  • Khi ở chế độ graph, PyTorch cung cấp khả năng chuyển đổi tuyệt đối, tối ưu hóa nhanh chóng và cung cấp môi trường thời gian chạy tương đương C++.
  • PyTorch hỗ trợ tốt cho async, thực hiện cho các hoạt động lũy tích. Bằng cách này, bạn có thể tăng hiệu suất dự án của mình.
  • Thư viện này cũng cho phép giao tiếp P2P (Peer to Peer), trong Python cũng tương tự như C ++.
  • PyTorch cũng có thể được sử dụng kết hợp với các thư viện phổ biến khác. Bạn có thể dễ dàng tích hợp nó với các thư viện và gói, chẳng hạn như Cython và Numba.
  • Với PyTorch, bạn có thể truy cập trực tiếp vào các nền tảng, trình hiển thị và thời gian chạy tương thích với ONNX. 

Link tải PyTorch

Theano – Trình biên dịch tối ưu hóa

Theano là một thư viện Python và trình biên dịch cho các chương trình máy tính khả thi -hay còn gọi là trình biên dịch tối ưu hóa. Nó có thể thao tác và đánh giá các biểu thức toán học khác nhau cùng một lúc, đặc biệt là các biểu thức có dạng ma trận. Trong Theano, các tính toán được thể hiện bằng cú pháp NumPy-esque và được biên dịch để chạy hiệu quả trên các kiến ​​trúc CPU hoặc GPU. Vì Theano tận dụng tốt nhất các mảng đa chiều, bạn hầu như không phải lo lắng về sự tối ưu cho các dự án của mình.

Thư viện Theano trong Python

Những khả năng của Theano:

  • Theano có thể hoạt động thực sự tốt với GPU. Nó cũng có thể thực hiện phân biệt các đặc điểm khác nhau của một hay nhiều đầu vào.
  • Nó có giao diện khá giống với Numpy’s. Đây là lý do tại sao numpy.ndarrays đã được tích hợp sẵn trong Theano.
  • Theano cho phép bạn tránh các bug khi làm việc với các biểu thức. Bạn có thể làm việc liên tục trên các biểu thức mà không mất thời gian.
  • Thư viện này giúp tính toán nhanh hơn 140 lần so với thông thường. Tính toán các ứng dụng sử dụng nhiều dữ liệu dễ dàng hơn với Theano.
  • Đồng thời, nó cũng cung cấp nhiều công cụ hữu ích để tìm ra và xử lý bug, không chừa một con bug nào.

Link tải thư viện Theano

Scikit Learn – Thư viện Machine Learning

Scikit Learn là một thư viện cực kỳ đơn giản và hữu dụng cho machine learning. Nó được viết bằng Python, Cython, C và C++. Dẫu vậy, phần lớn mã nguồn được viết bằng Python. Bên cạnh đó, Scikit Learn là một thư viện hoàn toàn miễn phí nhằm vào machine learning, nó có thể hoạt động rất linh hoạt, không xung đột với các thư viện khác, chẳng hạn như NumPy hay SciPy, nó hoạt động song song và vô cùng hài hòa.

Thư viện Scikit Learn trong Python

Những khả năng của Scikit Learn:

  • Scikit Learn đi kèm với một API sạch sẽ và gọn gàng. Nó cũng cung cấp tài liệu rất hữu ích cho người mới bắt đầu.
  • Nhiều thuật toán được tích hợp sẵn, chẳng hạn như- thuật toán phân lớp, thuật toán phân cụm dữ liệu và đệ quy. Nó cũng hỗ trợ random forest, k-means, gradient boosting, DBSCAN và hơn thế nữa.
  • Scikit Learn là một lựa chọn tuyệt vời để làm quen với machine learning. Khi bạn đã hiểu rõ về các chức năng cơ bản của Scikit Learn, việc chuyển sang các nền tảng khác sẽ không là vấn đề.
  • Scikit Learn cung cấp các phương pháp dễ dàng để biểu diễn dữ liệu. Cho dù bạn muốn trình bày dữ liệu dưới dạng bảng hay ma trận, tất cả đều có thể thực hiện được với Scikit Learn.
  • Nó còn có thể phân tích và đi sâu vào nhận diện ký tự được viết bằng tay, bị biến dạng, … Không chỉ nhận diện, bạn còn có thể trực quan hóa dữ liệu chữ số sau khi được phân tích.

Link tải thư viện Scikit Learn

2.3 Thư viện python cho lĩnh vực lập trình web/app

Requests – Thư viện HTTP

Requests là một thư viện HTTP vô cùng phong phú và đa dạng. Được cấp phép hoạt động theo giấy phép Apache 2.0, Requests được tạo ra nhằm mục đích tập trung vào các yêu cầu HTTP, giúp đáp ứng nhanh hơn và thân thiện hơn với người dùng.

Thư viện Python này thực sự rất dễ dàng cho người mới bắt đầu vì nó cho phép sử dụng hầu hết các phương thức phổ biến của HTTP. Bạn có thể dễ dàng tùy chỉnh, kiểm tra, ủy quyền và định cấu hình các yêu cầu HTTP bằng thư viện này, ngoài ra, bạn còn có thể trích xuất HTML của bất kỳ trang web nào từ URL của nó.

Những khả năng của Requests:

  • Sử dụng Từ điển Python cơ bản trong Requests, bạn có thể thêm các tham số, tiêu đề, multi-part file và dữ liệu biểu mẫu.
  • Đây là một thư viện dễ dàng với rất nhiều tính năng cho phép bạn xử lý các tiêu đề tùy chỉnh, xác minh chứng chỉ SSL và quét các tham số về URL.
  • Với Requests, bạn có thể dễ dàng tải lên nhiều tệp cùng một lúc. Nó cho phép bạn làm việc trong một môi trường nhanh hơn và hiệu quả hơn.
  • Requests có tính năng giải nén tự động cho phép bạn khôi phục và phục hồi dữ liệu đã nén thành dạng xác thực của nó ngay lập tức. 
  • Tận hưởng những lợi ích của hỗ trợ proxy HTTP với Requests. Và cho phép người dùng của bạn một tuyến nhanh hơn và đơn giản hơn đến các tệp và trang của bạn.
  • Requests cũng có các cookie giá trị, cơ quan phản hồi Unicode, xác thực Basic/Digest, an toàn luồng, tổng hợp kết nối và nhiều hơn thế nữa…

Link tải thư viện Requests

Scrapy

Scrapy là một thư viện được sử dụng để tạo ra các chương trình thu thập dữ liệu quét trang web và thu thập dữ liệu có cấu trúc. Ngoài ra, Scrapy có thể trích xuất dữ liệu từ API. Thư viện xảy ra rất tiện dụng do khả năng mở rộng và tính di động của nó.

Thư viện ScraPy trong Python

Bạn muốn bóc tách dữ liệu từ một web site, Scrapy là công cụ không thể thiếu. Nhiều tính năng có sẵn, giúp việc đào bới, bóc tách thông tin trở nên hết sức đơn giản.

Link tải ScraPy

Nose

Một framework testing cho Python. Nó được sử dụng bởi hàng triệu lập trình viên Python trên toàn thế giới. Đây là một công cụ phải có nếu bạn đang phát triển phần mềm theo phương pháp Test Driven Development.

Link tải thư viện Nose

Flask

Flask là một framework trang web phát triển nhanh, được tạo ra cho quy trình thiết kế API hiệu quả hơn. Đây chỉ là một trong những cách sử dụng của Flask. Nói chung, nó là một khung framework để phát triển ứng dụng web.

Flash rất nhẹ, cung cấp hỗ trợ để kiểm tra đơn vị và cookie an toàn cho các phiên phía khách hàng. Các nhà phát triển khen rằng khung framework này là tài liệu tốt, có nghĩa là bạn sẽ tìm thấy nhiều trường hợp sử dụng để tìm hiểu.

Link tải thư viện Flask

Django

Django là một khung framework trang web bên thứ ba dựa trên Python khác. Trong số các thư viện Python khác, mục đích chính của Djangos trong khung framework này là đơn giản hóa quá trình phát triển các trang web dựa trên cơ sở dữ liệu phức tạp.

Thư viện Django trong Python

Thư viện Django cung cấp nhiều công cụ quản lý. Do đó, các nhà phát triển sẽ có thể tạo ra các phần mã code mà không phải chuyển sang các công cụ khác. Django REST là khung framework để tạo các Web API với mã code tối thiểu.

Link tải thư viện Django

Falcon

Falcon là một khung framework trang web nhẹ, tuân thủ SWGI, được thiết kế để xây dựng các RESTful API.

Người mới bắt đầu đánh giá cao các hướng dẫn tài liệu cung cấp nhiều hướng dẫn cho việc tạo dự án đầu tiên. Falcon chạy trên bất kỳ phần cứng nào và chỉ phụ thuộc vào hai phụ thuộc của bên thứ ba.

Thư viện Falcon trong Python

Link tải thư viện Falcon

2.4 Thư viện python lập trình game

PyGame – Thao tác đồ họa

PyGame là một gói các module và lớp chuyên biệt, chủ yếu dành cho việc tạo video game. Tuy nhiên, bạn cũng có thể viết các ứng dụng khác với PyGame. Các ứng dụng và trò chơi này có tính nhất quán cao. PyGame là một dự án hướng tới cộng đồng từ năm 2000 và đối với người mới bắt đầu, nó thực sự rất dễ học.

Chú ý: Mặc dù PyGame rất tốt và hiệu năng cao, tuy nhiên, nó không thích hợp cho các dự án 3D, đối với những dự án như vậy, kết hợp giữa C# và Unity, hay C++ với Unreal Engine sẽ tốt hơn nhiều.

Thư viện PyGame trong Python

Những khả năng của Pygame:

  • PyGame bao gồm cả thư viện Đồ họa Máy tính và Âm thanh. Các phần tử này được thiết kế để hoạt động cùng với ngôn ngữ Python.
  • Đặc điểm nổi bật của nó là SDL (Simple DirectMedia Layer), cho phép bạn xây dựng game đồ họa thời gian thực, từ đó hạn chế được các cơ chế kém.
  • Các trò chơi và ứng dụng được viết trên PyGame tương thích với tất cả các hệ điều hành hỗ trợ SDL. Chúng cũng có thể chạy trên android và máy tính bảng.
  • PyGame cũng hỗ trợ thao tác với camera pixel, MIDI, phát hiện va chạm, phông chữ FreeType hiện đại, camera, bản vẽ, v.v.
  • Có một cộng đồng riêng cho nó, có tên là PyWeek, nơi bạn có thể tìm cả tấn game xuất sắc được làm bằng PyGame. 

Link tải PyGame

PyGlet

Đây là một game engine để tạo ra các game 3D. Trò chơi nổi tiếng Minecraft cũng được tạo ra bởi engine bằng ngôn ngữ Python này.

2.5 Các thư viện ứng dụng khác của python

Pillow – Xử lý hình ảnh

Nhìn chung, Pillow là một phần của PIL- Python Image Library. Đầu tiên, Pillow được xây dựng trên kiến trúc của PIL, nhưng sau đó, nó chuyển đổi thành một thứ thân thiện và tốt hơn, những chuyên gia thường nói với nhau Pillow thật ra là bản nâng cấp của PIL, tóm lại Pillow là một lựa chọn đáng tin cậy nếu bạn đang có một dự án cần phải làm việc với nhiều hình ảnh hay kể cả những công ty lớn cũng nên dùng đến nó.

Thư viện Pillow trong Python

Những khả năng của Pillow:

  • Khi sử dụng Pillow, bạn không chỉ có thể mở và lưu hình ảnh, mà còn có thể xử lý đặc điểm của hình ảnh, chẳng hạn như màu sắc, độ mờ, độ sáng, tối, … 
  • Pillow hỗ trợ xử lý nhiều tệp hình ảnh khác nhau như PDF, WebP, PCX, PNG, JPEG, GIF, PSD, WebP, PCX, GIF, IM, EPS, ICO, BMP, và còn nhiều hơn thế. 
  • Với Piloư, bạn có thể dễ dàng tạo ra những ảnh thu nhỏ (thumbnails) cho hình ảnh, những ảnh thu nhỏ này mang hầu hết đặc điểm của hình ảnh và gần như không khác gì ảnh gốc ngoại trừ chúng được thu nhỏ lại. 
  • Pillow hỗ trợ một bộ sưu tập các bộ lọc hình ảnh như – FIND_EDGES, DETAIL, SMOOTH, BLUR, CONTOUR, SHARPEN, SMOOTH_MORE, etc. 
  • Pillow cung cấp sự hỗ trợ tuyệt vời từ cộng đồng người dùng của nó, những người luôn sẵn sàng trả lời, thử thách và làm việc thông qua bất kỳ câu hỏi nào của bạn.

Link tải Pillow

OpenCV (Python) – Xử lý hình ảnh

Cái này thì quá quen thuộc rồi với những lập trình viên C++ rồi, nó chỉ thay đổi chút hàm và thêm chút tính năng cho thuận tiện hơn thôi. Cho nên mình không nói nhiều quá nhé.


Về cơ bản, OpenCV là viết tắt của Open Source Computer Vision, tạm dịch là Thị giác máy tính mã nguồn mở (nghe cứ bla bla sao ấy), đúng như tên gọi mục đích chính của nó được tạo ra là nhằm tạo ra các chức năng thị giác máy tính, giám sát các chức năng tổng thể tập trung vào thị giác máy tính tức thì.

Vì OpenCV không có tài liệu thích hợp, cho nên theo nhiều nhà phát triển, nó là một trong những thư viện khó học nhất. Tuy nhiên, nó vẫn cung cấp đầy đủ khả năng để giúp bạn học thị giác máy tính dễ hơn.

Những khả năng của OpenCV:

  • OpenCV là một gói mô-đun hình ảnh lý tưởng cho phép bạn đọc và ghi, thay đổi dữ liệu nhiều hình ảnh cùng một lúc. 
  • Tạo ra thị giác máy tính cho phép bạn xây dựng lại, gián đoạn và thông hiểu môi trường 3D từ môi trường 2D tương ứng của nó.
  • OpenCV được xử dùng nhiều trong nhận diện vật thể và hình ảnh được thiết lập trước, chẳng hạn như khuôn mặt, động vật, cây cối, các vật thể di chuyển, etc.
  • Bạn cũng có thể lưu và chụp bất kỳ khoảnh khắc nào của video và cũng có thể phân tích các thuộc tính khác nhau của nó như chuyển động, nền, etc.
  • OpenCV tương thích với nhiều hệ điều hành như Windows, OS-X, Open BSD và nhiều hệ điều hành khác.

Link tải thư viện OpenCV

Bạn cũng có thể tham khảo thêm về khoá học Python cơ bản đến nâng cao tại MCI để tìm cho mình lộ trình học hiệu quả hơn nhé.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *