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Dockerの中のJupternotebookでOpencvを使用したい。

I_am_

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投稿2021/01/03 21:01

編集2021/01/04 10:05

前提・実現したいこと

Opencvの画像処理を行おうとしていた時のことです。

dockerファイルから環境の構築をして。画像を読み込もうとしたのですが、エラーが出てしました。

発生している問題・エラーメッセージ

単純な以下の処理でカーネルが落ちてしまいます。
ちなみに、dockerに割り当てられているメモリは10GBです。

img = cv2.imread("Lenna.png") cv2.imshow("color",img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
The kernel appears to have died. It will restart automatically.

ビルドしたdockerファイル

FROM ubuntu:18.04 # update RUN apt-get -y update && apt-get install -y sudo wget vim nano RUN apt-get install -y libgl1-mesa-dev libglib2.0-0 libsm6 libxrender1 libxext6 #install anaconda3 WORKDIR /opt # download anaconda package and install anaconda # archive -> https://repo.continuum.io/archive/ RUN wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh && \ sh /opt/Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh -b -p /opt/anaconda3 && \ rm -f Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh # set path ENV PATH /opt/anaconda3/bin:$PATH # update pip and conda RUN pip install --upgrade pip # install opencv RUN pip install opencv-python WORKDIR / RUN mkdir /work CMD jupyter notebook --ip='*' --no-browser --allow-root --NotebookApp.token=''

試したこと

以下の記事を参考に、docker statsでメモリのリソース状況を見たのですが、メモリが不足してはいなさそうでした。

https://casualdevelopers.com/tech-tips/how-to-fix-the-error-that-the-kernel-appears-to-have-died-on-jupyter-notebook-with-docker/

お手上げ状態なのです。
考えられる原因を教えて頂きたいです。

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ベストアンサー

多分根本的な解決

Python

1import cv2 2from PIL import Image 3 4img = cv2.imread("jerry.jpg") 5 6display(Image.fromarray(img))

img は単なる配列なので PIL を使って画像化出来ます。
Display OpenCV Image in Jupyter Notebook.py

おそらく根本的でない解決

なぜカーネルが落ちるかというと cv2.imshow() が GUI を使って画像を表示させようとしているからです。Linux の GUI というのは X サーバーにプログラムが通信を行うことでウィンドウなどを制御するという方式を取っています。Docker 内にはもちろんそのサーバーはいませんから(表示させるディスプレイがない)、ホスト側の X サーバーに通信を送る必要があります。詳しい仕組みはこちらを
Dockerコンテナの中でGUIアプリケーションを起動させる | Unskilled?
手順はこちらを
Docker x 可視化がうまくいかずハマったのでまとめてみた! - Qiita
ご覧ください。セキュリティ的に面倒くさいので紹介だけにとどめておきます。

投稿2021/01/04 14:32

A_kirisaki

総合スコア2853

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I_am_

2021/01/04 16:37

>A_kirisakiさん 理解しました。 確かに考えてみるとDocker中で使用しているのはubuntuですね、 画像を読み込む処理の方に問題が起きていると思ってました。 表示だったのですね、 参考記事もありがとうございます。
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