OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的开源计算机视觉和机器学习库。它提供了丰富的功能，包括图像和视频处理、特征检测、目标跟踪、机器学习算法等。

在Linux系统上使用OpenCV十分简单。首先，确保你已经安装了OpenCV的开发包。可以通过使用包管理器（如apt-get）来安装，或者从OpenCV官网（https://opencv.org/）下载源代码并进行编译安装。

安装完成后，我们可以简单地创建一个C++源代码文件，并写入下面的代码来使用OpenCV：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main() {
  // 读取图像
  Mat image = imread("image.jpg");
  
  // 高斯模糊
  Mat blurred;
  GaussianBlur(image, blurred, Size(5, 5), 0);
  
  // 边缘检测
  Mat edges;
  Canny(blurred, edges, 80, 160);
  
  // 显示图像
  imshow("Original", image);
  imshow("Blurred", blurred);
  imshow("Edges", edges);
  
  // 等待用户按下键盘上的任意键
  waitKey(0);
  
  // 释放资源
  destroyAllWindows();
  
  return 0;
}

上面的代码演示了如何使用OpenCV来进行简单的图像处理。在这个例子中，我们首先读取一张图像，然后对其进行高斯模糊处理，并最后进行边缘检测。最终结果通过图像窗口显示出来。

在编译代码时，需要将OpenCV库链接到你的程序中。可以通过添加编译选项“-lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui”来实现。例如，在命令行中输入以下命令编译代码：

g++ -o program program.cpp `pkg-config opencv --cflags --libs`

然后，你可以执行编译生成的可执行文件来运行程序。

除了C++，OpenCV还支持其他多种编程语言，如Python、Java和MATLAB等。要在Linux下使用这些语言，只需安装相应的开发包，并按照其官方文档提供的方法进行操作即可。

总而言之，Linux下使用OpenCV非常简单，只需安装相应的开发包并编写适当的代码即可。OpenCV提供了丰富的功能，可以在计算机视觉和机器学习项目中大显身手。无论是图像处理、特征检测还是目标跟踪，OpenCV都是一个强大而方便的工具。

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