Docker環境でディスプレイに画像を表示する

Docker環境は慣れると環境構築が楽で良いですが、画像を表示させようとするとちょっと面倒です。
ここでは、Dockerfileとdocker-compose.ymlを使った設定について記述します。
ubuntu22.04環境です。

VScodeのDocker拡張を入れておけば、ymlファイルを右クリックしてupを選ぶだけでコンテナができるので便利です。

Dockerfileの追加設定

# ディスプレイ関連の追加設定
# 環境変数の設定
ENV DISPLAY=host.docker.internal:0.0
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
ENV TZ=Asia/Tokyo

RUN apt-get install dialog 
RUN apt-get install -y --no-install-recommends tzdata python3-tk
RUN dpkg --configure -a 

python3-tkをインストールするときに、地域などを対話的に聞かれるので周辺の対策をしています。RUNは&&でまとめてもOKです。

docker-compose.ymlの追加設定

volumesとenvironmentを追加

    volumes:
     - /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix
    environment:
     - DISPLAY

displayのアクセス権限設定

xhost コマンドは使わずに、コンテナから画像表示が可能でした。

xhost +    #　コンテナなど外部からアクセスするとき
xhost -    #　元に戻してセキュアな状態にするとき

私の設定ファイルの全体像

一般ユーザーとして利用できるコンテナです。sudoが使えます。GPU対応、CUDAとかcuDNNとかほとんど気にせず使えるのがありがたい。

Dockerfile.

FROM nvcr.io/nvidia/tensorflow:24.02-tf2-py3

# apt-get のアップデーテトとopenCV関係のライブラリを導入
RUN apt-get update && apt-get upgrade -y && apt-get install -y libgl1-mesa-dev

# sudoができる一般ユーザーを作成
# sudoのインストールと設定用フォルダの作成 ｐオプションで上位フォルダがなくても作成
RUN apt-get update && apt-get install -y sudo && mkdir -p /etc/sudoers.d

ARG USERNAME=user
ARG GROUPNAME=user
ARG UID=1000
ARG GID=1000
ARG PASSWORD=user
# 以下で、ユーザーグループの作成、ユーザーを作成 ｍ：ホーム作成　ｓ：ログインシェル指定　ｇ：グループ指定　Ｇ：補助グループ指定
# パスワードを設定し、sudoができるメンバーとして設定する。
RUN groupadd -g $GID $GROUPNAME && \
    useradd -m -s /bin/bash -u $UID -g $GID -G sudo $USERNAME && \
    echo $USERNAME:$PASSWORD | chpasswd && \
    echo "$USERNAME   ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL" >> /etc/sudoers

# ディスプレイ関連の追加設定 管理者権限があるときに行うこと
# 環境変数の設定
ENV DISPLAY=host.docker.internal:0.0
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
ENV TZ=Asia/Tokyo

RUN apt-get install dialog 
RUN apt-get install -y --no-install-recommends tzdata python3-tk
RUN dpkg --configure -a 

# 作成したユーザーに切り替える。以降の処理は一般ユーザーになる。

USER ${UID}

# ドット.カレントディレクトリを/codeにコピーする。ADDでコピーすることで、コンテナ内での編集がローカルにも反映される。
# コピーする際に所有権を変更している。
ADD  --chown=$USERNAME:$GROUPNAME . /code

# WORKDIRで作業ディレクトリを指定。以降のpipなどはこの場所からの実行になる。
WORKDIR /code

# pythonのライブラリを設定する。
RUN pip install --upgrade pip && pip install -r requirements.txt

docker-compose.yml

version: '3'
services:
  test:
    build: .
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: 1
              capabilities: [gpu]
    ports:
     - "8888:8888" #for jupyter notebook hostname to 0.0.0.0
    volumes:
     - /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix
     - .:/code:cached # プロジェクトフォルダを/codeに割り当てる。
    environment:
     - DISPLAY
    tty: true

お好みで

requirements.txt

jupyter
opencv-contrib-python
scikit-learn
matplotlib
Pillow

テストプログラム。同一フォルダにcat.jpgをおいて表示させてみる。

test.py

# import matplotlib # バックエンド設定しなくても動作した
# matplotlib.use('TkAgg')  # または 'Qt5Agg' など、利用可能な対話型バックエンド
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

# 画像を読み込んで表示
image = Image.open('cat.jpg')
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
plt.show()