本图由AI生成，仅供参考
在Linux系统上搭建计算机视觉环境，首先需要安装必要的开发工具和依赖库。推荐使用Ubuntu或Debian等主流发行版，它们的软件仓库丰富，便于管理。
安装Python是关键步骤之一。大多数计算机视觉项目基于Python，建议安装Python 3.7及以上版本，并通过包管理器或官方渠道获取。同时，安装pip用于管理Python包。
OpenCV是计算机视觉的核心库，可通过pip直接安装，命令为“pip install opencv-python”。如果需要更完整的功能，可以安装“opencv-python-headless”或从源码编译。
深度学习框架如TensorFlow或PyTorch也需要配置。根据需求选择合适的版本，并确保CUDA和cuDNN（如有GPU）已正确安装。使用虚拟环境可避免依赖冲突。
图像处理相关的库如Pillow、NumPy和Matplotlib也需安装，这些库常用于数据预处理和结果可视化。可以通过pip或apt-get进行安装。
•测试环境是否正常运行。编写简单的代码加载图像并显示，确认所有库和依赖项均能正常工作。若遇到问题，检查日志或查阅官方文档。
