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构建可移植的计算机视觉环境
# 基于适当的基础映像开始构建 FROM python:3.9 # 安装所需的依赖项 RUN apt-get update && apt-get install -y \ build-essential \ cmake \ libgtk2.0-dev \ pkg-config \ libavcodec-dev \ libavformat-dev \ libswscale-dev \ libtbb2 \ libtbb-dev \ libjpeg-dev \ libpng-dev \ libtiff-dev \ libdc1394-22-dev # 设置工作目录 WORKDIR /app # 拷贝源代码文件到容器中 COPY . /app # 配置OpenCV编译选项 RUN cd /app && \ mkdir build && \ cd build && \ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB=ON -D WITH_LIBV4L=ON -D BUILD_opencv_python2=OFF -D BUILD_opencv_python3=ON .. && \ make -j$(nproc) && \ make install # 安装其他Python依赖项 RUN pip install numpy # 应用程序入口点 CMD ["python", "app.py"]
请注意,上面的代码示例假设你的应用程序文件为app.py
,并且位于与Dockerfile相同的目录中。
在这个例子中,我们使用了一个基于Python 3.9的基础映像,并在其中安装了所需的依赖项。然后,我们将工作目录设置为/app
,并将应用程序的源代码复制到容器中。接下来,我们通过使用cmake来配置OpenCV的编译选项,并使用make命令来构建和安装OpenCV。最后,我们安装了Python的依赖项,并通过CMD指令定义了容器启动时运行的命令。
完成后,你可以使用docker build
命令来构建Docker镜像,例如:
docker build -t myapp-image .
这将会基于Dockerfile构建一个名为myapp-image
的镜像。.
表示Dockerfile所在的当前目录。
docker save
命令将镜像保存为.tar文件,如下所示:docker save -o myapp-image.tar myapp-image
myapp-image
的镜像保存为myapp-image.tar
文件。docker login
命令登录到你的Docker镜像仓库账户,如下所示:docker login <镜像仓库地址>
docker load
命令将.tar文件加载到本地Docker,然后使用docker tag
命令给镜像打上标签,以便与远程镜像仓库中的仓库关联,如下所示:docker load -i myapp-image.tar
docker tag myapp-image <镜像仓库地址>/<仓库名称>:<标签>
docker push
命令将镜像推送到远程镜像仓库,如下所示:docker push <镜像仓库地址>/<仓库名称>:<标签>
docker login
命令登录到你的Docker镜像仓库账户。docker pull
命令从远程镜像仓库中拉取镜像到目标机器上,如下所示:docker pull <镜像仓库地址>/<仓库名称>:<标签>
docker run
命令在目标机器上运行容器,如下所示:docker run -d --name myapp-container -p 8080:80 <镜像仓库地址>/<仓库名称>:<标签>
myapp-container
的容器,并将容器的80端口映射到主机的8080端口。http://目标机器IP:8080
来访问你的应用程序。记得将<镜像仓库地址>
、<仓库名称>
和<标签>
替换为实际的值。
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