Dockerコンテナ上でOpenCVを実行する環境を構築し、
OpenCVの公式サンプルを実行しました。

その手順とハマったことを中心に整理しました。

コンテナ上でGUIプログラムを
実行する手順もまとめています。

今回作成したDocke Image
https://hub.docker.com/r/rimacdocker/opencv_demo

やったこと

以下の手順で
Docker上でOpenCVの公式サンプルを実行しました。

Dockerコンテナ上でOpenCVが動く環境の構築
コンテナの画面出力をホストPCのディスプレイに設定
コンテナ上でサンプルプログラムの実行

==> 実行結果

ホストPC側の環境

MacOS 10.13.1
Docker 18.09.2

1. Dockerコンテナ上でOpenCVが動く環境の構築

詳細な手順は以下の通り

1-1. OSイメージの取得、コンテナの起動
1-2. コンテナ内での必要なパッケージ、ライブラリのインストール
1-3. コンテナへのOpenCVリポジトリのコピー

1-1. OSイメージの取得、コンテナの起動

コンテナを起動して環境を構築していきます。
今回はUbuntuの最新イメージを取得して、コンテナを起動します。

$ docker run -it ubuntu

1-2. 必要なパッケージ、ライブラリのインストール

OpenCV公式sampleを実行するのに必要なパッケージ、ライブラリをインストールします。
sampleを実行するだけなら、それほど複雑な環境は要求されません。

インストールしたパッケージ

Ubunutuパッケージ
- python3
- python3-pip
- python3-tk
- libsm6
- libxext6
- libxrender-dev
Pyhtonライブラリ
- opencv-python
- numpy
- matplotlib

コンテナ内で実行したコマンド

# パッケージマネージャの最新化
$ apt update
$ apt upgrade

# Python, Pipのインストール
$ apt install python3
$ apt install python3-pip --fix-missing

# opencvのインストール
$ pip3 install opencv-python

# opencv内部で使っているのでインストール
$ pip3 install numpy

# opencvの実行に必要なUbuntuパッケージをインストール
$ apt install -y libsm6
$ apt install -y libxext6 libxrender-dev —fix-missing

# OpenCV公式のsampleの実行に必要なのでインストール
$ apt install python3-tk
$ pip3 install matplotlib

1-3. コンテナへのOpenCVリポジトリのコピー

ctrl + p + q

で一度、コンテナを停止させずに抜けます。
以降の作業はホストPC側で行ってください。

ホストPCでOpenCVのリポジトリをクローンします。

$ git clone https://github.com/opencv/opencv.git

その後、起動しているコンテナIDを調べます。

$ docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
123456789ABC        opencv_demo             "/bin/bash"         2 minutes ago       Up 2 minutes                            hoge_hoge

調べたコンテナID(上の例では'123456789ABC')で指定して
ホストPCからコンテナへ
OpenCVリポジトリをコピーします。
この時に、
ホスト側のopencvローカルリポジトリがある場所は相対パスで、
Dockerコンテナ側の配置パスは絶対パスで書きます。

docker cp ./opencv/ 123456789ABC:/root/

これで作成するコンテナとしては完成です。
docker commitでここまでの状態を
イメージとして保存しておくと良いです。

docker commit 123456789ABC opencv_demo

2. コンテナの画面出力をホストPCのディスプレイに設定

OpenCVの公式サンプルは実行結果を画面に出力しますが、
コンテナプロセスには紐付くディスプレイがないので
コンテナの画面出力をホストPCのディスプレイに飛ばす必要があります。

そのための設定を行っていきます。
この作業はホストPCで実施する作業です。

詳細な手順は以下の通り。

2-1. Mac用X11インストール
2-2. ホストPCのディスプレイを外からアクセス可能にする
2-3. コンテナへのOpenCVリポジトリのコピー

2-1. Mac用X11インストール

2016年以降MacにはX11が入ってないので
X11をインストールする必要があります。
使用するPCにX11が入っていればこの手順は不要です。

$ brew cask install xquartz

尚、brew installでは入らないので
brewを拡張したcaskを使ってインストールしました。
インストール後にマシンを再起動します。

2-2. ホストPCのディスプレイを外からアクセス可能にする

xhost コマンドでホストPC以外からも
ホストPCのディスプレイへアクセス可能にします。

$ xhost +

2-3. コンテナからのアクセスを待ち受ける

socatコマンドを使って、
ホストPCのディスプレイへのアクセスを待ち受けます。

# socatのインストール
$ brew install socat

# socat実行
$ socat TCP-LISTEN:6000,reuseaddr,fork UNIX-CLIENT:\"$DISPLAY\"

socatコマンド実行後、
標準出力が帰ってこない状態で待ち受けるので
以降の作業は別ターミナルを立ち上げて行います。

注意点: xhost -

xhost +

でディスプレイへの外からのアクセスを全て可能にするのは
セキュリティ的には望ましくないので
sampleプログラムの実行が終わったら

$ xhost -

でセキュリティレベルを元に戻しておいた方が良いです。

3. コンテナでサンプルプログラムの実行

手順1で作成したコンテナイメージをdocker runします。

この時にホストPCのX11の認証情報を
コンテナのボリュームにマウントします。

$ docker run -it -e DISPLAY=XXX.XXX.XXX.XXX:0 \
-v /Users/r_i/.Xauthority/:/root/.Xauthority \
-v /tmp/.X11-unix/:/tmp/.X11-unix opencv_demo /bin/bash

※ XXX.XXX.XXX.XXXの部分はホストPCのIPアドレスに読み替えて下さい。

これによりコンテナの画面出力を
ホストPCのウィンドウに表示可能にしてコンテナを起動します。

起動したコンテナで以下のコマンドで、
OpenCVのサンプルプログラムを実行します。

python3 /root/opencv/samples/python/demo.py

実行結果

コマンド実行後、以下の画面が立ち上がって

以下のようにGUIで、選択したプログラムを実行できる

まとめ

docker上でOpenCVを実行することで
ホストPC環境に手を入れることなく、
OpenCVのデモアプリを実行出来ました。

docker上で実行したプログラムの画面出力を
ホストPCのディスプレイに表示させると
コンテナの可能性が広がるんじゃないでしょうか。

Docker上でOpenCVの公式sampleを実行してみた