openCV-python图像边缘检测Docker部署实践

一、Docker安装及入门

1.1 安装

去官网下载安装即可Docker

1.2 Docker入门

请参考DaoCloud团队写的的Docker介绍

个人理解：

• docker：集装箱式部署
• 镜像：系统光盘
• 容器：光盘内装的系统

采用的是daocloud源的centOS镜像：

二、CentOS镜像下载及运行

2.1 CentOS下载

#下载最新的centOS,可把latest替换成你需要的centOS版本
docker pull daocloud.io/centos:latest 
复制代码

2.2 运行

#运行并进入容器bash   -it：进入bash --name：容器名称[可选]
docker run -it --name demo daocloud.io/centos:lastest
复制代码

2.3 其他常用命令

#运行时挂载本地文件到容器内   -v 本地路径:容器路径  -p 本地端口:容器端口 
docker run -it -v /usr/opencv:/opencv -p 5555:80  --name demo daocloud.io/centos:lastest
#端口映射
#开启容器
docker start demo 
#进入容器bash
docker exec -it demo /bin/bash
 
# 后台运行 -d  Ctrl + P +  Q
# 进入后台运行的容器
docker attach dreamy_ritchie或者用ID 
 
 
 
#删除容器
docker stop xxx 
#停止所有容器
docker stop $(docker ps -a -q) 
#删除容器
docker rm xxx 
#删除所有容器
docker rm -f $(docker ps -a -q) 
#删除镜像
docker rmi xxx  
复制代码

三、安装opencv-python环境

注：如遇yum或pip安装缓慢请设置国内源,自行百度~：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  xxx
复制代码

3.1 安装pip

curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
#下载完成之后，就可安装pip：
python get-pip.py
复制代码

3.2 安装所需组件

3.2.1 opencv-python

核心图像处理库

#由于新版需要 libSM.so.6等文件我们并不需要,装旧版
pip install 'opencv-contrib-python==3.3.0.9'
复制代码

3.2.2 Flask

轻量级Web框架

pip install flask
复制代码

3.2.3 imutils、skimage

图像处理工具库

yum install gcc libffi-devel python-devel openssl-devel -y
pip install imutils
pip install scikit-image
复制代码

3.2.4 qiniu

七牛上传库

#请自行在upload.py内配置七牛access_key及secret_key
pip install qiniu
复制代码

3.3 打包镜像

使用ctrl+D退出bash后运行：

#demo-容器   opencv:0.5-镜像名
docker commit demo opencv:0.5 
复制代码

安装好环境的镜像：centOS-opencv镜像 密码:zef1

使用以下命令即可导入：

docker load < centOS-opencv.tar 
复制代码

四、运行opencv图像服务器

4.1 源码

python源码：opencv_edge_detection

使用我们刚才打包的镜像并挂载源码目录：

#把本地的5555端口映射到容器的5000端口
docker run --name work -it -p 5555:5000 -v [源码路径]:/opencv opencv:0.5
复制代码

4.2 运行

python /opencv/server.py
复制代码

成功后显示：

[root@306502ecc8ff opencv]# python server.py
 * Serving Flask app "server" (lazy loading)
 * Environment: production
   WARNING: Do not use the development server in a production environment.
   Use a production WSGI server instead.
 * Debug mode: on
 * Running on http://0.0.0.0:5000/ (Press CTRL+C to quit)
 * Restarting with stat
 * Debugger is active!
 * Debugger PIN: 127-847-463
复制代码

在本地浏览器输入：

http://127.0.0.1:5555

返回"hello world!" 表示服务已可正常访问

4.3 调用

主要功能：边缘检测+畸形矫正（背景需和内容色差且纯净）

效果预览

原图

检测及矫正结果