RockyLinux计算机视觉环境搭建（从零开始配置OpenCV与Python深度学习环境）

一、准备工作：更新系统并安装基础依赖

首先，确保你的RockyLinux系统是最新的，并安装一些必要的开发工具和库：

sudo dnf update -ysudo dnf install -y python3 python3-pip python3-devel gcc gcc-c++ make gitsudo dnf install -y epel-releasesudo dnf install -y cmake pkg-configsudo dnf install -y libpng-devel libjpeg-turbo-devel jasper-devel openexr-develsudo dnf install -y libtiff-devel tcl tk-devel mesa-libGL-devel

二、创建Python虚拟环境（推荐）

为避免不同项目之间的依赖冲突，强烈建议使用虚拟环境。执行以下命令创建并激活一个名为 cv_env 的虚拟环境：

python3 -m venv cv_envsource cv_env/bin/activate

激活后，你的终端提示符前会显示 (cv_env)，表示当前处于该虚拟环境中。

三、安装OpenCV及其他常用库

现在，我们将在虚拟环境中安装OpenCV。OpenCV是计算机视觉领域的核心库，支持图像处理、视频分析、特征检测等功能。

pip install --upgrade pippip install opencv-python opencv-python-headless numpy matplotlib scikit-image

> 💡 提示：opencv-python-headless 适用于无图形界面的服务器环境；如果你有桌面环境，可只安装 opencv-python。

四、验证安装是否成功

创建一个简单的Python脚本来测试OpenCV是否正常工作：

# test_opencv.pyimport cv2print("OpenCV版本:", cv2.__version__)try:    img = cv2.imread('test.jpg')    if img is not None:        print("图像读取成功！")    else:        print("图像读取失败，请检查文件路径。")except Exception as e:    print("发生错误:", e)

保存为 test_opencv.py 后，在终端运行：

python test_opencv.py

如果输出类似 OpenCV版本: 4.9.0，说明安装成功！

五、（可选）安装深度学习框架如TensorFlow或PyTorch

如果你计划进行更高级的计算机视觉任务（如目标检测、图像分类），可以继续安装深度学习框架：

# 安装PyTorch（CPU版本）pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu# 或安装TensorFlowpip install tensorflow

六、总结

通过以上步骤，你已经成功在RockyLinux上搭建了一个功能完整的计算机视觉开发环境。无论是学习OpenCV基础操作，还是开发基于深度学习的视觉应用，这个环境都能为你提供坚实的基础。

记住，良好的环境配置是高效开发的第一步。希望本教程能帮助你在RockyLinux计算机视觉环境搭建的道路上少走弯路！

关键词回顾：RockyLinux计算机视觉环境搭建、OpenCV安装教程、RockyLinux深度学习环境配置、Python计算机视觉开发。