ai-robot-wangqiuzhuang

Week 10: Docker 卷挂载与 OpenCV 图像处理

本周概览

• Docker -v 本地目录挂载与双向同步
• 远端文件操作与验证
• OpenCV 图像处理入门
• Python 依赖管理与版本兼容性问题排查

操作步骤

1. Docker 卷挂载 — 本地与远端文件同步

使用 docker run -v 将本地目录挂载到容器内。挂载成功后，本地文件的修改会实时同步到远端，反之亦然。即使远端文件被误删除，本地仍保留备份。

关键要点：PowerShell 退出后，本地与远端的虚拟连接会断开。

2. 文件同步验证

在本地创建一个 .py 文件，验证远端同步出现对应文件：

3. 远端运行 Python 文件

在远端容器中运行同步过来的 Python 文件，执行成功：

4. OpenCV 图像处理实验

从 GitHub 下载 OpenCV 教程代码并运行，成功显示小猫图像：

5. 踩坑记录

• NumPy 版本不兼容：运行 OpenCV 代码时可能遇到 NumPy 版本过高的问题，可将 NumPy 降级为 1.x 版本：

  pip3 install "numpy<2"
  

• 缺少 pybullet 模块：使用 pip3 install pybullet 安装
• 缺少本地图片：如果示例代码依赖的图片不存在，可从 Google 下载一张小猫图片替换

总结

本周掌握了 Docker 卷挂载的核心用法，实现了本地与容器间的双向文件同步；同时通过 OpenCV 教程代码的运行，完成了图像处理入门实验。版本兼容性问题的排查过程也加深了对 Python 依赖管理机制的理解。