はじめに
aiortc とは、Pythonで実装されたWebRTCのライブラリです。ネイティブライブラリである libwebrtc を使わずに作られています。このサンプルをDockerを使って動かして見ました。
環境
- ホストOS: Mac OS X 10.12.6 (Sierra)
- Docker: Docker for Mac Version 17.06.0-ce-mac18 (18433)
- コンテナのベース: Ubuntu 18.04 LTS
Ubuntu 18.04 LTSがリリースされていたので、今回はそれをベースにしました。
Dockerfile
使ったDockerfileはこちらです。
- python3
- libopus-dev, libvpx-dev
- libffi-dev, libssl-dev
- libopencv-dev (2018.07.03 追加)
等をインストールしています。
# Ubuntu 18.04 and aiortc
# aiortc: https://github.com/jlaine/aiortc
FROM ubuntu:18.04
MAINTAINER mganeko
#
# -- if you are using docker behind proxy, please set ENV --
#
#ENV http_proxy "http://proxy.yourdomain.com:8080/"
#ENV https_proxy "http://proxy.yourdomain.com:8080/"
#
# -- set ENV for non-interactive
#
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
# -- build step --
RUN apt update
RUN apt upgrade -y
RUN apt install python3 -y
RUN apt install python3-pip -y
RUN apt install python3-dev -y
RUN python3 -V
RUN pip3 -V
RUN pip3 install --upgrade pip
RUN pip -V
RUN apt install libopus-dev -y
RUN apt install libvpx-dev -y
RUN apt install libffi-dev -y
RUN apt install libssl-dev -y
RUN apt install libopencv-dev -y
RUN apt install git -y
RUN mkdir /root/work
WORKDIR /root/work/
RUN git clone https://github.com/jlaine/aiortc.git
RUN pip install aiohttp
RUN pip install aiortc
RUN pip install opencv-python
# --- for running --
EXPOSE 8080
WORKDIR /root/work/aiortc/examples/server/
CMD [ "python3", "server.py" ]
※ 最新版で動かないと指摘をいただいて、修正しました(2018.07.03)
ビルド手順
ターミナルから docker build を実行（イメージ名は適宜付けてください）
$ docker build -t mganeko/ubuntu18_aiortc -f Dockerfile .
実行手順
(1) ターミナルから docker run でコンテナを起動
$ docker run -d -p 8001:8080 mganeko/ubuntu18_aiortc
- この例ではホストOSの8001ポートをコンテナの8080ポートに接続しています。
- コンテナの内部では aiortc/examples/server/server.py を起動しています。
(2) Chromeで http://localhost:8001/ にアクセス
- Firefox, Safariではサーバーからエラーが返ってきて動きませんでした
(3) [Use video]をチェック、[start]ボタンをクリック
うまく動けば次のようになるはずです。
- Mediaの欄にカメラの映像と、選んだ画像効果の映像が交互に表示されます
- 輪郭検出
- 回転
- 濃い緑のベタ塗り
- 効果無し（カメラ映像のまま）
- Data channel の欄に ping/pong とサーバーとのデータ交換の様子が表示されます
おわりに
aiortcはPythonを使ってWebRTCを独自に実装しているユニークなプロジェクトです。Dockerを使うことで、手軽に試すことができました。
ソースコードはまだ全然読めてませんが、少しずつ眺めて見たいと思います。