基于NVIDIA TensorRT的多目标追踪器Docker镜像构建指南

本文档主要介绍了如何通过Dockerfile构建一个Multitarget-tracker环境，该环境基于NVIDIA的TensorRT Docker镜像版本20.07，同时集成了OpenCV库。以下是详细的步骤和配置： 1. 基础镜像: 使用`FROM nvcr.io/nvidia/tensorrt:20.07-py3`作为基础镜像，这意味着我们将在这个基础上构建一个容器，它具有TensorRT库，支持Python3环境，并且是专为NVIDIA GPU优化的。 2. 环境设置: `ENV DEBIAN_FRONTEND noninteractive` 设置了非交互式模式，以便在执行apt命令时无需用户交互。 3. 安装依赖: - 首先更新系统包列表：`RUN apt update` - 安装必要的基础工具和编译器，如`sudo`, `tzdata`, `git`, `cmake`, `wget`, 和 `unzip`，以及`build-essential`。 - 安装用于媒体处理的额外库，如`zlib1g-dev`, `libjpeg-dev`, `libwebp-dev`, `libpng-dev`, `libtiff5-dev`, `libopenexr-dev`, 和 `libgdal-dev`。 - 为了视频输入输出，安装了`libdc1394-22-dev`, `libavcodec-dev`, `libavformat-dev`, `libswscale-dev`, `libtheora-dev`, `libvorbis-dev`, `libxvidcore-dev`, `libx264-dev`, `yasm`, `libopencore-amrnb-dev`, `libopencore-amrwb-dev`, `libv4l-dev`, `libxine2-dev`, `libgstreamer1.0-dev`, 和 `libgstreamer-plugins-base1.0-dev`。 - 同时，还下载并编译了gflags库，用于管理命令行参数。 4. OpenCV配置: - 定义了两个变量`ARG OPENCV_VERSION='4.4.0'` 和 `ARG GPU_ARCH='7.5'`，允许在构建时指定OpenCV版本和目标GPU架构。 - 使用`RUN`指令安装OpenCV的额外模块路径，`-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-${OPENCV_VERSION}/modules/`。 - 进行OpenCV源码的构建和安装：`make all -j$(nproc) && make install`，这会构建并安装OpenCV到指定的工作目录`opt`。 5. 环境变量: - 文档中还提及了`HTTP_PROXY`和`HTTPS_PROXY`环境变量，但它们未被实际设置，如果需要代理访问网络，应在此处添加相应的设置。 通过这个Dockerfile，可以轻松地创建一个预配置好的Multitarget-tracker环境，适用于需要使用TensorRT和OpenCV进行多目标跟踪任务的开发或部署场景。这个镜像提供了一个可移植的开发平台，使得开发者能够在一个统一的环境中快速搭建和运行项目，而无需关注底层系统的差异。