TensorFlow 이미지에 opencv 설치하기

TensorFlow 도커 이미지

TensorFlow  이미지 중 1.10.0버전을 설치했다. 이 버전의 좋은 점 중 하나는 keras가 기본 탑재가 되어 있다는 점으로 텐서플로우를 이용하는 프레임웍을 쉽게 사용할 수 있기 때문에 선택했다. 

 

다음 명령어로 TensorFlow 1.10.0, GPU지원, Python 3이 탑재된 도커를 받아서 실행하였다.

 

$ sudo nvidia-docker run -it -p 8888:8888 -p 6006:6006 -v $(pwd):/workspace tensorflow/tensorflow:1.10.0-gpu-py3 /bin/bash

 

OpenCV 설치

여기에는 이미지 처리에 필요한 opencv라이브러리가 설치되어 있지 않으므로 도커 환경에서 즉 우분투 환경에서 opencv를 설치해야 한다. 다음 블로그 자료를 참고하였다. 

 

https://funvision.blogspot.com/2017/10/opencv-docker-ubuntu-image.html

Install Opencv in docker (ubuntu) build app in docker

 

텐서플로우 도커 환경에서 다음과 같은 과정을 수행한다.

 

업데이트

$ apt-get update

빌드 관련 라이브러리, 도구 설치 

$ apt-get install build-essential

$ apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev 

python/image 관련 라이브러리 설치

$ apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

opencv  라이브러리 다운로드 및 빌드 폴더 준비

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

$ mkdir build
$ cd build

cmake 수행(빌드 준비)

$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

build

$ make

설치하기

$ make install

opencv-python 설치하기

$ pip install opencv-python

 

도커 이미지 저장(커밋하기)

도커에 새롭게 설치한 라이브러리를 추후에 사용할 수 있도록 커밋명령을 사용하여 저장한다.

$ sudo docker commit [image id] tensorflow/tensorflow:1.10.0-gpu-py3

 

Jupyter notebook으로 설치 결과 확인하기 

jupyter notebook 을 실행하고 빈 노트북 파일을 열어 다음과 같이 테스트 해보면 opencv와 다른 라이브러리(tensorflow, keras)가 import되고 설치되어 있는 버전을 확인할 수 있다.