以下是一些常用的开源图像处理库，可以用于实现预处理操作：

      OpenCV：OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。它支持各种图像预处理操作，如去噪、灰度化、二值化、边缘检测等。

      scikit-image：scikit-image是基于NumPy的Python图像处理库，提供了一组简单而强大的图像处理算法和功能。它包含了各种预处理操作的函数，如噪声去除、直方图均衡化、形态学操作等。

      PIL（Python Imaging Library）：PIL是一个Python图像处理库，提供了处理图像的基本功能，如图像打开、保存、缩放、裁剪等。PIL可以与其他库（如NumPy）结合使用，以进行更高级的图像处理操作。

      skimage：skimage（scikit-image）是基于NumPy的Python图像处理库，提供了一系列图像处理算法和工具。它支持图像的预处理、滤波、分割等操作，适用于各种图像处理任务。

这些库都是广泛使用的图像处理工具，可以帮助您进行发票图像的预处理操作。根据具体需求，您可以选择适合您项目的库，并结合其提供的函数和方法来实现所需的预处理功能。

它们的优缺点：

1. OpenCV（Open Source Computer Vision Library）：

   优点：广泛使用的图像处理库，支持多种平台和编程语言，包括C++、Python等。提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，如图像滤波、特征提取、目标检测等。具有强大的性能和稳定性。

   缺点：文档和学习曲线较陡，有些功能需要深入理解计算机视觉算法。

2. PIL（Python Imaging Library）/Pillow：

   优点：适用于Python的图像处理库，易于安装和使用。提供了基本的图像处理功能，如图像缩放、旋转、裁剪等。具有良好的文档和社区支持。

   缺点：功能相对较少，对于一些高级图像处理任务可能不够强大。

3. scikit-image：

   优点：基于NumPy的Python图像处理库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。易于集成到科学计算和机器学习任务中，具有良好的性能。

   缺点：相对于OpenCV而言，功能相对较少，对于计算机视觉领域的一些高级任务可能需要额外的库和算法。

4. TensorFlow Graphics：

   优点：基于TensorFlow的图像处理库，专注于计算机图形学任务，如渲染、几何变换和形状生成等。提供了许多用于三维计算机视觉和图形学的工具和模型。

   缺点：功能相对较为专业化，对于一般的图像处理任务可能不够全面。

5. NumPy：

   优点：Python科学计算库，提供了强大的多维数组和矩阵操作功能。可以用于处理图像数据，如图像的存储、切片和变换等。

   缺点：相对于专门的图像处理库而言，功能相对较为基础，需要编写更多的代码来实现复杂的图像处理任务。

这些开源图像处理库各有特点，适用于不同的应用场景和需求。选择合适的库取决于您的具体需求、编程语言偏好，以及对功能和性能的要求。