Pythonで画像ファイルの表示（Dockerコンテナ起動し、JupyterLabから実行）

解説

JupyterLabサーバーをDockerコンテナを起動することで起動し、JupyterLab上のPythonプログラミングにおいて、画像ファイルを表示する方法についてまとめます。
（Dockerコンテナを起動し、起動したコンテナ上にいるTerminalからPythonプログラムを実行するときの、画像ファイルを表示する方法は、「Pythonで画像ファイルの表示（Dockerコンテナ起動し、Terminalから実行）」にあります。）

画像ファイルを表示する方法は様々ありますが、以下の方法についてまとめます。

1. IPython.displayを用いて画像ファイルを読み込み、画像表示をする方法
2. Pillowを用いて画像ファイルを読み込み、画像表示をする方法
3. OpenCVを用いて画像ファイルを読み込み、IPythonを用いて画像表示をする方法
4. OpenCVを用いて画像ファイルを読み込み、Matplotlibを用いて画像表示をする方法

機械学習開発用のコンテナの起動

「Dockerコンテナを実行してJupyterLabにアクセス」に従い、コンテナ起動スクリプトファイルを作成します。

以下のコマンドを実行し、「L4T ML」コンテナを起動します。

./docker_ml_run.sh

Jupyterにアクセス

「L4T ML」コンテナを起動すると、以下のようなメッセージが表示され、JupyterLabサーバーも起動します。（IPアドレス部は、実行する Jetson Orin Nano の環境によって異なります）

allow 10 sec for JupyterLab to start @ http://XXX.XXX.XXX.XXX:8888 (password nvidia)

Jetson Orin Nano のデスクトップの「Chromium ウェブ・ブラウザ」アプリ、もしくは、同一ネットワーク上のPCのブラウザアプリ（ChromeやEdge）から、
http://[Jetson Orin Nano のIPアドレス]:8888
もしくは
http://[Jetson Orin Nano のホスト名]:8888
にアクセスします。

JupiterLabが表示されます。ログインします。

1. IPython.displayを用いて画像ファイルを読み込み、画像表示をする方法

import IPython.display # 画像ファイルの読み込み image = IPython.display.Image('baboon.jpg') # 画像の表示 IPython.display.display(image)

実行結果例


画像ファイルの読み込み結果のimageオブジェクトのデータ型は、
IPython.core.display.Image
でした。（「print(type(image))」にて確認）

2. Pillowを用いて画像ファイルを読み込み、画像表示をする方法

import PIL.Image # 画像ファイルの読み込み image = PIL.Image.open('baboon.jpg') # 画像の表示 image.show()

実行結果例



画像ファイルの読み込み結果のimageオブジェクトのデータ型は、
PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile
でした。（Jpegフォーマットの画像を読み込んだ場合）（「print(type(image))」にて確認）

3. OpenCVを用いて画像ファイルを読み込み、IPythonを用いて画像表示をする方法

import cv2 import IPython.display # 画像ファイルの読み込み arrayImage = cv2.imread('baboon.jpg') # ピクセルごとの色の配列をjpgフォーマットのバイト列に変換 _, bytesImage = cv2.imencode('.jpg', arrayImage) # jpgフォーマットのバイト列をIPython.display.Imageオブジェクト化 image = IPython.display.Image(bytesImage) # 画像の表示 IPython.display.display(image)

実行結果例


画像ファイルの読み込み結果のarrayImageオブジェクトのデータ型は、
numpy.ndarray
でした。（「print(type(arrayImage))」にて確認）

画像ファイルの読み込み結果のimageオブジェクトのNumPy配列の形状は、
(256, 256, 3)
でした。（256x256の画像を読み込んだ場合）（「print(arrayImage.shape)」にて確認）

4. OpenCVを用いて画像ファイルを読み込み、Matplotlibを用いて画像表示をする方法

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # matploblibのインライン表示指定 %matplotlib inline # 画像ファイルの読み込み arrayImage = cv2.imread('baboon.jpg') # ピクセルごとの色の配列がGBR順なのでRGB順に並べ替える arrayImage = cv2.cvtColor(arrayImage, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 画像の表示 plt.imshow(arrayImage)

実行結果例

コンテナの終了

コンテナを終了するには、起動したコンテナ上にいるTerminalで「exit」と入力します。