cv2.VideoCapture 在 mac 主机上的 docker 容器中不起作用答案

【问题标题】：cv2.VideoCapture not working in docker container on a mac hostcv2.VideoCapture 在 mac 主机上的 docker 容器中不起作用
【发布时间】：2017-08-23 15:02:06
【问题描述】：

我无法在 Mac OS Sierra 10.12.6 主机上的 Ubuntu 16.04 docker 容器中打开网络摄像头或捕获视频。

vid = cv2.VideoCapture(0)

其中vid.isOpened() 返回False 和ret, img = vid.read() 返回False, None

我不只是使用 pip 的 opencv。我从源代码编译了 cv2。应该安装ffmpeg。容器无法连接到网络摄像头设备吗？

我尝试使用以下命令运行 docker：

docker run -it --privileged --device=/dev/video0:/dev/video0 --entrypoint /bin/bash <ImageID>

我的 dockerfile 如下：

#
# Ubuntu Dockerfile
#
# https://github.com/dockerfile/ubuntu
#

# Pull base image.
FROM ubuntu:16.04

# Install.
RUN \
  sed -i 's/# \(.*multiverse$\)/\1/g' /etc/apt/sources.list && \
  apt-get update && \
  apt-get -y upgrade && \
  apt-get install -y build-essential && \
  apt-get install -y software-properties-common && \
  apt-get install -y byobu curl git htop man unzip vim wget && \
  apt-get install -y cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev && \
  apt-get install -y python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg8-dev libpng12-dev libtiff5-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev && \
  apt-get install -y libxvidcore-dev libx264-dev && \
  apt-get install -y libgtk-3-dev && \
  apt-get install -y libatlas-base-dev gfortran && \
  apt-get install -y libopencv-dev && \
  rm -rf /var/lib/apt/lists/*


RUN apt-get update && apt-get install python2.7-dev python3.5-dev

# Set environment variables.
ENV HOME /root

# Define working directory.
WORKDIR /root

# Get OpenCV
RUN wget -O opencv.zip https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.1.0.zip
RUN unzip opencv.zip
RUN wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/3.1.0.zip
RUN unzip opencv_contrib.zip

# GET PIP
RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip
RUN pip3 install numpy

# Build OpenCV
## NOTE: cd wont work by itself, need to be with the actual command to be performed
WORKDIR /root/opencv-3.1.0
RUN mkdir build
WORKDIR /root/opencv-3.1.0/build
RUN cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
  -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
  -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
  -D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
  -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-3.1.0/modules \
  -D BUILD_EXAMPLES=ON \
  -D PYTHON_EXECUTABLE=/usr/bin/python3.5 \
  -D PYTHON_PACKAGES_PATH=/usr/local/lib/python3.5/site-packages \
  -D PYTHON_NUMPY_INCLUDE_DIR=/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/include ..

RUN make -j4
RUN make install
RUN ldconfig

## RENAME BUILT cv2.so
WORKDIR /usr/local/lib/python3.5/dist-packages
RUN mv cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so cv2.so
WORKDIR /usr/local/lib/python3.5/site-packages
RUN ln -s /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/cv2.so cv2.so

## DELETE DIRECTORIES
# WORKDIR /root
# RUN rm -rf opencv-3.1.0 opencv_contrib-3.1.0 opencv.zip opencv_contrib.zip

# Define default command.
CMD ["bash"]

【问题讨论】：

使用 docker 工具箱还是 docker for mac？
Docker for mac，版本 17.06.0-ce-mac19

标签： python opencv docker dockerfile

【解决方案1】：

您无法使用 Docker for Mac 执行此操作。问题是 Docker 运行 Hyperkit，而后者又基于 Xhyve

如果您阅读了xhyve的自述文件

明显缺少声音、USB、HID 和任何类型的图形支持。以服务器虚拟化为重点，这并不是严格的要求。 bhyve 未来可能会获得桌面虚拟化功能，但这似乎不是优先事项。

因此，您在 Hyperkit VM 中运行的 docker 容器将永远无法访问该设备。

您的--device=/dev/video0:/dev/video0 只是从容器内部映射一个设备，它可能根本不存在于虚拟机中。

那么你有什么选择？不要使用 Docker for Mac，而是使用 VirtualBox 或 VMWare fusion。在其中创建 Ubuntu 16.04 或任何其他受支持的 OS VM。使用该 VM 的设置与该 VM 共享网络摄像头设备。现在您的虚拟机操作系统将拥有该设备。

在您的 VM 中安装 docker 并访问设备。

【讨论】：

好的，谢谢您的信息。我确实注意到你之前问过我是使用 docker toolbox 还是 docker for mac。它在docker工具箱上可行吗？还是两者都不可行？
Toolbox 使用 VirtualBox 和一个很小的 boot2docker 镜像。你也可以这样做。但是，既然您正在解决问题，最好加载带有 GUI 的操作系统。这就是为什么我建议使用 VirtualBox + Ubuntu Desktop。一旦你弄清楚了，你可以随时移动到工具箱

【解决方案2】：

我注意到在 macOS 上运行的 Docker 无法使用摄像头的问题。我不太想在我的mac上安装VM，但是我想利用Docker的便利，所以我设计了技术方案，从mac本身读取镜像，使用docker容器作为服务器。

将军：

将 docker 用作服务，监听端口，接收和处理图像
使用 macOS 读取图像，并将图像分析任务交给 Docker 容器

具体的：

从 macOS 读取图片，并不难
通过像socket这样的进程间通信（IPC）将图像发送到Docker容器（我现在不是很了解，我会稍微研究一下）
处理图像使用一些特定的算法
通过 IPC 将结果返回给 macOS 主机
mac 上的其他简单工作

该方法可以总结为这张图片

我没有实现它，但是我搜索了一些可能有帮助的材料，我在下面列出：

机器学习部署 [blog|code|code1]
MMS

【讨论】：