Dockerを用いた画像処理プログラミング環境の構築

産業技術総合研究所
吉田 康太

インストール

インストール方法は利用するOSやバージョンによって異なり，また将来的に変更される可能性がある．
そのため，下記ソフトウェアのインストールにあたっては，公式ドキュメントを参照することを強く推奨する． 参考までに，以下では2026年4月現在のインストール手順を紹介する． この例では，Linux OSとしてUbuntuを使用するものとする．

Windows上で環境構築する場合，Windows Subsystem for Linux (WSL)を用いるのがよい． WSLを用いることで，Windows上にLinux環境を構築することができる．
WSLは次の手順でインストールできる．
- WSLのインストール

PCに直接Ubuntu OSをインストールした場合でも，WSL上にインストールした場合でも同様に，次の手順でDockerとNvidia container toolkit (GPUを利用する場合) をインストールできる．
- Dockerのインストール
- Nvidia container toolkitのインストール

VSCodeを用いたコンテナへの接続

紙面ではコマンドライン上でのDockerコンテナの操作を説明した．
VSCodeを使うと，GUI上でDockerコンテナの起動・終了やコンテナ内での開発も行うことができる．
Dockerを使用してプログラミングするにあたり，Windows等でVSCodeを使用する場合と異なるのはコンテナに接続するまでであり，接続後はローカル環境で開発する場合とほとんど変わらずに使うことができる．

• WSL上のコンテナへの接続
• SSH接続先のコンテナへの接続

紙面3.5節で使用した設定ファイル

ディレクトリ構成例

.
├── project
│   └── docker
│       ├── docker-compose.yaml
│       └── dockerfile
└── workspace
    └── test.ipynb

dockerfileの内容

FROM nvcr.io/nvidia/pytorch:26.02-py3

RUN apt-get update && apt-get install -y \
libgl1 libglib2.0-0 \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*

RUN pip install --no-cache-dir \
    numpy \
    opencv-python \
    jupyter

WORKDIR /workspace

docker-compose.yamlの内容

services:
main:
build: .
ports:
- 8888:8888
volumes:
- ../workspace:/workspace
gpus: all
command: >
      jupyter lab --ip=0.0.0.0 --no-browser --allow-root