Jetson NanoでYOLOを動かすところまではできても、次で詰まりがちです。

• USBカメラの映像でリアルタイム推論したい
• Jetsonのモニタに“推論ウィンドウ”を表示したい
• 同時にAVI動画として保存もしたい
• しかも SSH接続で作業したい（PCから操作したい）

この記事では、上の要件を全部満たす「最短の再現手順」をまとめます。
ポイントは DockerにUSBカメラを渡すことと、コンテナがOpenCV “GUI対応” であることです。

環境構築を紹介した記事はこちらです。

Jetson NanoでYOLOをTensorRT化して爆速推論する方法｜Docker必須＆np.boolエラー対策まで

この記事のゴール

最終的に、Jetson側で次を実現します。

• USBカメラ（/dev/video0）を入力にYOLO12推論
• Jetsonのモニタに推論ウィンドウ表示（リアルタイム）
• 同時に 0.avi を保存
• 実行は Jetson端末でもSSHでもOK（表示はJetsonモニタに出る）

前提環境

• Jetson Nano（JetPack4系を想定）
• Ubuntu 18.04系
• Docker が動作している
• USBカメラ（UVCカメラ）接続
• Jetsonにモニタ接続（GUIログイン済み）

１．JetsonでUSBカメラが見えるか確認

SSHでJetsonに接続して確認します。

ls -l /dev/video*

例：/dev/video0 が見えればOK。

２．Dockerが動いているか確認

sudo systemctl status docker --no-pager

Active (running) ならOK。

３．YOLOコンテナを起動してUSBカメラを渡す

JetPack4向けのタグを使います（例）。

sudo docker images | head

すでに ultralytics/ultralytics:latest-jetson-jetpack4 があるならそれで進めます。
（無ければ sudo docker pull ...）

コンテナ起動（ここが重要）：

sudo docker run -it --rm \
  --runtime nvidia \
  --network host \
  --device /dev/video0:/dev/video0 \
  ultralytics/ultralytics:latest-jetson-jetpack4

コンテナ内で /dev/video0 が見えるか確認：

ls -l /dev/video*

４．まず「保存」はできる（AVIができれば推論自体は成功）

表示はあとで整えます。まず保存ができれば、入力～推論の流れはOKです。

yolo predict model=yolo12n.pt source=0 imgsz=320 save=True

保存先（コンテナ内の例）：

ls -lah runs/detect/predict

0.avi ができていれば推論は成功です。

５．なのに “show=True” でウィンドウが出ない理由

ここが最大の落とし穴です。

コンテナがOpenCV “headless（GUIなし）” だと、show=True でもウィンドウは絶対に出ません。

確認コマンド：

• python3 – <<‘PY’
• import cv2
• info = cv2.getBuildInformation().lower()
• print(“has gtk:”, (“gtk” in info))
• print(“has qt :”, (“qt” in info))
• PY

has gtk: False / has qt: False → GUI無し → 表示不可

私のケースも最初ここに当たっていました。

６．コンテナをGUI表示できるように直す（OpenCVをGUI対応に）

コンテナ内で opencv-python（GUIあり）を入れます。
（opencv-python-headless ではありません）

python3 -m pip uninstall -y opencv-python opencv-python-headless || true
python3 -m pip install --no-cache-dir opencv-python

さらにQt/X11系の依存を入れておくと安定します：

apt-get update
apt-get install -y \
  libglib2.0-0 libsm6 libxext6 libxrender1 \
  libgtk2.0-0 libgtk-3-0 \
  libcanberra-gtk-module libcanberra-gtk3-module

そしてGUI対応になったか確認：

python3 - <<'PY'
import cv2
info = cv2.getBuildInformation().lower()
print("has gtk:", ("gtk" in info))
print("has qt :", ("qt" in info))
PY

７．SSHから起動しても「Jetsonモニタに表示」する（X11の渡し方）

表示をJetson側モニタに出すには、ホスト側でX11を許可して、DockerにXソケットを渡します。

7-1. Jetsonホスト側でX11許可（ホストで実行）

export DISPLAY=:0
xhost +local:root

Jetsonは GUIログイン済みであること（デスクトップが出ている状態）。

7-2. X11を渡してDocker起動（ホストで実行）

sudo docker run -it --rm \
  --runtime nvidia \
  --network host \
  --device /dev/video0:/dev/video0 \
  -e DISPLAY=:0 \
  -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix \
  ultralytics/ultralytics:latest-jetson-jetpack4

7-3. OpenCVのテストウィンドウ（コンテナ内）

まずこれで小窓が出るか確認（2秒）：

python3 - <<'PY'
import cv2, numpy as np
img=np.zeros((240,320,3),dtype=np.uint8)
cv2.putText(img,'opencv window OK',(10,120),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.7,(0,255,0),2)
cv2.imshow('test', img)
cv2.waitKey(2000)
cv2.destroyAllWindows()
PY

これがJetsonモニタに出れば、YOLOも出ます。

８．リアルタイム表示＋保存を同時に行う（コンテナ内）

yolo predict model=yolo12n.pt source=0 imgsz=320 show=True save=True

• 表示：Jetsonモニタに推論ウィンドウ
• 保存：0.avi などが出力

９．変更が消える問題（超重要）：毎回ウィンドウが出なくなる理由

ここも初心者が詰まるポイントです。

Dockerを --rm で起動していると、コンテナ終了と同時に状態が消えます。
つまり、コンテナ内でOpenCVをGUI対応に直しても、次回起動で元通り → また表示できない、が起こります。

解決策は2つあります。

• GUI対応にした状態をcommitして新しいイメージにする（おすすめ）
• 毎回コンテナ内で再インストール（非推奨）

10. GUI対応済みイメージを作って固定化する（docker commit）

10-1. “保存用”にコンテナを --rm なしで起動

ホスト側で：

sudo docker run -it \
  --name yolo_gui \
  --runtime nvidia \
  --network host \
  --device /dev/video0:/dev/video0 \
  -e DISPLAY=:0 \
  -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix \
  ultralytics/ultralytics:latest-jetson-jetpack4 \
  bash

コンテナ内でOpenCV GUI対応を入れる（前述の手順）。

10-2. ホスト側でcommit

別ターミナル（ホスト側）で：

sudo docker commit yolo_gui ultralytics/ultralytics:jetpack4-gui
sudo docker rm -f yolo_gui

これで ultralytics/ultralytics:jetpack4-gui が **“表示できるYOLO環境”**として固定化されます。

１１．最終形：Jetsonで「表示＋保存」を1発で実行するスクリプト

11-1. 出力をホストに残す（保存が消えない）

ホストに保存フォルダを作ります。

mkdir -p /home/ai/yolo_out

11-2. 1発スクリプト（Jetson上に保存）

以下をJetson（SSHでも可）で実行して保存します。

cat > /home/ai/yolo_cam_live.sh <<'SH'
#!/usr/bin/env bash
set -e

IMG="ultralytics/ultralytics:jetpack4-gui"
OUT_DIR="/home/ai/yolo_out"
MODEL="yolo12n.pt"   # engineなら "yolo12n.engine"
SRC="0"
IMGSZ="320"
NAME="cam_live"

mkdir -p "${OUT_DIR}"

export DISPLAY=:0
xhost +local:root >/dev/null

sudo docker run -it --rm \
  --runtime nvidia \
  --network host \
  --device /dev/video0:/dev/video0 \
  -e DISPLAY=:0 \
  -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix \
  -v "${OUT_DIR}:/ultralytics/runs" \
  "${IMG}" \
  bash -lc "yolo predict model=${MODEL} source=${SRC} imgsz=${IMGSZ} show=True save=True project=/ultralytics/runs name=${NAME} exist_ok=True"
SH

chmod +x /home/ai/yolo_cam_live.sh

11-3. 実行

Jetson側でこれだけ：

/home/ai/yolo_cam_live.sh

• Jetsonモニタに推論ウィンドウ表示
• 同時に保存（ホスト側）

/home/ai/yolo_out/detect/cam_live/0.avi

１２．保存したAVIをJetsonで再生する

mpv /home/ai/yolo_out/detect/cam_live/0.avi

よくある質問（FAQ）

Q1. SSHだとリアルタイム表示できない？

SSH自体がダメではなく、表示先（DISPLAY）をJetsonのX11に向けて、XソケットをDockerに渡せば表示できます。
この記事の xhost と -v /tmp/.X11-unix がそれです。

Q2. 途中で「地域（Asia/Tokyo）」を聞かれた

tzdata の設定です。Jetsonなら Asia → Tokyo を選べばOK。
対話を避けたい場合は DEBIAN_FRONTEND=noninteractive を使います。

Q3. “show=True なのに出ない”最大原因は？

ほぼ OpenCVがheadlessです。
has gtk/qt を確認してFalseなら表示はできません。

それではまた。