在Linux系统上开发视觉软件，可以遵循以下步骤：
选择Linux发行版
选择一个适合的Linux发行版，如Ubuntu、CentOS或Fedora，并进行安装。
安装必要的依赖库和工具
OpenCV：用于图像处理和计算机视觉的开源库，可以通过以下命令安装：
```bash
sudo apt-get install libopencv-dev
```
NumPy：Python中用于科学计算的库，安装命令：
```bash
sudo apt-get install python-numpy
```
CMake：跨平台的自动化构建工具，安装命令：
```bash
sudo apt-get install cmake
```
配置开发环境
选择开发语言：常见的计算机视觉开发语言有C++和Python，根据个人喜好和熟悉程度选择。
C++开发环境配置：
安装C++编译器（如g++）和集成开发环境（IDE，如CLion或Visual Studio Code）。
Python开发环境配置：
安装Python（如Python 3.8或更高版本）。
安装Python库：
```bash
pip install numpy opencv-python pillow
```
编写和调试程序
使用文本编辑器（如Vim、Emacs或Visual Studio Code）创建Halcon程序文件（.hdev）或Python脚本，并编写机器视觉算法和逻辑。
编译和运行程序：
对于Halcon程序，使用Halcon提供的编译器和运行命令来编译和执行程序，例如使用`hdevelop`命令。
对于Python程序，使用Python解释器运行脚本。
调试和优化
利用Halcon提供的调试工具和文档进行程序调试。
对程序进行性能优化，可能涉及算法优化、多线程和并行计算等。
使用硬件加速
如果需要使用GPU进行图像处理和计算机视觉开发，安装CUDA和cuDNN，以便利用GPU的并行计算能力。
选择合适的开发工具
可以选择使用集成开发环境（IDE），如KDevelop、PyCharm等，以简化开发过程。
参考文档和社区资源
查阅Halcon、OpenCV等官方文档，学习相关算法和编程接口。
参与在线社区和论坛，与其他开发者交流学习。
通过以上步骤，可以在Linux系统上顺利开发视觉软件。根据具体需求和项目复杂度，可能还需要进一步调整和优化开发流程。