在Linux环境下搭建计算机视觉数据库与框架，是进行图像处理、目标检测和深度学习等任务的基础。首先需要选择合适的操作系统，推荐使用Ubuntu或Debian等主流发行版，它们拥有丰富的软件包支持。

安装必要的开发工具和依赖库是关键步骤。通过apt-get命令可以安装Python、OpenCV、CUDA（如需GPU加速）以及相关的编译工具。例如，使用sudo apt-get install python3-opencv来安装OpenCV库。

数据库的搭建通常涉及数据存储与管理。可以使用SQLite或MySQL作为轻量级数据库，或者采用更专业的图像数据库管理系统如MongoDB。配置好数据库后，需编写脚本将图像数据导入并建立索引。

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框架的选择取决于具体需求。TensorFlow、PyTorch和Darknet是常用的深度学习框架，它们在Linux下都有良好的支持。安装时可通过pip或源码编译完成，并确保环境变量正确设置。

•测试整个系统是否正常运行非常重要。可以通过运行示例代码或加载测试数据集来验证数据库连接、图像处理流程及模型训练的稳定性。