Linux下的图像处理技术指南（linux图像处理）
Linux作为一款开源免费的操作系统，越来越受到消费者的喜爱。它成功的吸引了很多顶尖的开发者，参与到更优秀的Linux应用的开发中。其中，图像处理技术是Linux的一个重要的方面，很多的软件都是基于Linux系统进行开发的。
图像处理技术在Linux下有多种实现方式，但是其中最常用的方式就是基于Python语言开发，该语言拥有数据结构、流程控制和功能等特点，受到广泛的应用。基于Python的图像处理技术最常用的库就是OpenCV，它结合了图像处理的所有行业的基本功能，所以受到了广大开发者的关注，有很多的实战案例都是依托这个库而完成的。
图像处理技术也有很多的应用场景，比如计算机视觉的实用应用，例如自动识别人脸、自动跟踪物体等；机器学习的实用应用，例如机器学习图像分类；深度学习实用应用，例如神经网络等。
具体操作指南如下：
（1）安装OpenCV库
$sudo apt-get install libopencv-dev
（2）安装Python依赖库
$sudo apt-get install python-numpy
（3）创建图像处理程序
以opencv.py为例：
import cv2
img = cv2.imread('images/lena.jpg')
cv2.imwrite('images/lena_edit.jpg',img)
（4）运行程序
$sudo python opencv.py
以上就是基于Linux下的图像处理技术的操作指南，只需要安装好相关的库文件和编写一定的代码，就可以实现非常强大的图像处理功能。此外，像JavaScript、C++等也是可以用来实现图像处理技术的，因此Linux是一个可以让开发者实现各种功能的优秀系统。
