配置Linux系统以支持实时图像处理与计算机视觉开发
引言：计算机视觉作为人工智能的重要分支之一，近年来在各个领域都取得了巨大的发展。实现实时图像处理和计算机视觉开发需要一个强大的平台来支持，而Linux系统作为一种自由开放且功能强大的操作系统，成为了开发者们的首选。本文将介绍如何配置Linux系统以支持实时图像处理与计算机视觉开发，并提供代码示例供读者参考。
一、安装Linux系统：首先，我们需要选择一个适合的Linux发行版并进行安装。常见的Linux发行版有Ubuntu、CentOS、Fedora等，我们可以根据自己的需求和喜好选择其中之一。
二、安装必要的依赖库和工具：在开始进行实时图像处理和计算机视觉开发之前，我们需要安装一些必要的依赖库和工具。以下是一些常用的依赖库和工具，读者可以根据自己的需要进行安装。
sudo apt-get install libopencv-dev
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sudo apt-get install python-numpy
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sudo apt-get install cmake
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三、配置开发环境：在配置开发环境之前，我们需要确定自己所使用的开发语言。常见的计算机视觉开发语言有C++和Python，我们可以根据自己的喜好和熟悉程度选择其中之一。
sudo apt-get install g++
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sudo apt-get install python python-pip
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接下来，我们可以使用pip来安装一些常用的Python库，比如：
pip install numpy opencv-python
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四、代码示例：在完成以上配置之后，我们可以使用下面的代码示例来进行实时图像处理和计算机视觉开发。
C++示例代码：
#include
#include
int main() {
cv::VideoCapture cap(0);
if (!cap.isOpened()) {
std::cout
