#include "ros/ros.h" #include "/home/gy/yolov8MF/devel/include/yolo_package/yolov8msg.h" void doyolomsg(const yolo_package::yolov8msg::ConstPtr& yolov8msg) { ROS_INFO("目标的坐标信息为：xmin=%d,ymin=%d,xmax=%d,ymax=%d",yolov8msg->xmin,yolov8msg->ymin,yolov8msg->xmax,yolov8msg->ymax); } int main(int argc, char *argv[]) { setlocale(LC_ALL,""); ros::init(argc,argv,"yolo_ros_sub"); ros::NodeHandle nh; ros::Subscriber sub =nh.subscribe("yolov8msg",10,doyolomsg); ros::spin(); }

<think>好的，用户现在想要查找关于在ROS中使用YOLOv8进行目标检测，并发布和订阅自定义消息的代码示例。我需要结合之前的对话历史和提供的引用内容来生成合适的回答。 首先，回顾之前的对话，用户遇到了ROS节点无法找到的问题，我之前给出了分步解决方案，涉及到检查路径、权限、CMake配置等。现在用户的新问题转向如何在ROS中使用YOLOv8进行目标检测，并处理自定义消息的发布和订阅。 接下来，查看用户提供的引用内容。引用[2]提到YOLOv8用于目标检测，并且系统支持其他YOLO版本。引用[3]展示了一个使用SIFT特征检测并发布位置的ROS节点代码示例，其中涉及图像消息的转换和发布。引用[1]是关于发布和订阅的基本示例，但代码中存在错误，比如节点名称的中文字符可能有问题，订阅方的参数错误等。引用[4]提到了多模态和ROS2控制代码，但可能与当前问题关联不大。 用户的需求是使用YOLOv8进行目标检测，并自定义消息进行发布和订阅。需要生成一个完整的代码示例，涵盖自定义消息的定义、发布者和订阅者的实现，以及YOLOv8的集成。同时，要确保ROS包的结构正确，编译配置无误。 首先，自定义消息的定义通常在ROS包的msg目录下。例如，定义一个BoundingBox.msg和ObjectDetections.msg，包含检测到的目标的信息，如位置、类别、置信度等。这需要修改package.xml和CMakeLists.txt以包含消息生成相关的依赖和配置。 然后，发布者节点需要初始化YOLOv8模型，订阅图像话题，进行推理，然后发布检测结果。在Python中，可以使用Ultralytics库加载YOLOv8模型，处理图像，并将结果转换为自定义消息格式发布。需要注意图像消息的转换，使用cv_bridge将ROS的Image消息转换为OpenCV格式，再输入模型。 订阅者节点则需要订阅自定义消息的话题，并在回调函数中处理接收到的检测结果，比如打印或记录数据。需要确保消息类型和话题名称正确。 在代码示例中，需要指出可能的错误点，比如自定义消息的编译、节点的执行权限、依赖项的安装等。例如，用户可能需要运行catkin_make来生成消息对应的Python模块，并确保脚本有可执行权限。 另外，用户之前的问题中提到了节点找不到的问题，可能涉及路径或编译问题，因此在回答中需要强调正确配置CMakeLists.txt和package.xml，以及重新编译和source环境。 还需要考虑用户可能对YOLOv8模型加载不熟悉，需要给出安装Ultralytics库的指令，以及如何将检测结果映射到自定义消息的结构中。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步了解如何优化性能、处理多个摄像头或使用其他YOLO版本，这些都与当前主题相关，并且基于之前的引用内容，引用[2]提到了支持其他YOLO模型，因此可以作为相关问题提出。</think>### 分步解决方案：ROS+YOLOv8目标检测与自定义消息开发 #### 步骤1：创建自定义消息类型 在ROS包中新建`msg`目录，创建`YOLOv8Detection.msg`： ``` Header header string[] class_names float32[] confidences float32[] x_center float32[] y_center float32[] widths float32[] heights ``` 在`package.xml`中添加： ```xml <build_depend>message_generation</build_depend> <exec_depend>message_runtime</exec_depend> ``` 在`CMakeLists.txt`中配置： ```cmake find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS roscpp rospy std_msgs sensor_msgs message_generation ) add_message_files(FILES YOLOv8Detection.msg) generate_messages(DEPENDENCIES std_msgs sensor_msgs) ``` #### 步骤2：YOLOv8检测节点实现（Python） ```python #!/usr/bin/env python3 import rospy from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge from your_pkg.msg import YOLOv8Detection from ultralytics import YOLO class YOLOv8Detector: def __init__(self): rospy.init_node('yolov8_detector') self.model = YOLO('yolov8n.pt') # 从引用[2]扩展的模型选择逻辑 self.bridge = CvBridge() self.pub = rospy.Publisher('/yolo/detections', YOLOv8Detection, queue_size=10) self.sub = rospy.Subscriber('/camera/image_raw', Image, self.image_callback) def image_callback(self, msg): cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(msg, "bgr8") results = self.model(cv_image)[0] detection_msg = YOLOv8Detection() detection_msg.header.stamp = rospy.Time.now() for box in results.boxes: detection_msg.class_names.append(results.names[int(box.cls)]) detection_msg.confidences.append(float(box.conf)) detection_msg.x_center.append(float(box.xywh[0][0])) detection_msg.y_center.append(float(box.xywh[0][1])) detection_msg.widths.append(float(box.xywh[0][2])) detection_msg.heights.append(float(box.xywh[0][3])) self.pub.publish(detection_msg) rospy.loginfo(f"Published {len(detection_msg.class_names)} detections") if __name__ == '__main__': YOLOv8Detector() rospy.spin() ``` #### 步骤3：订阅节点实现 ```python #!/usr/bin/env python3 import rospy from your_pkg.msg import YOLOv8Detection def detection_callback(msg): for i in range(len(msg.class_names)): rospy.loginfo(f""" Detection {i+1}: Class: {msg.class_names[i]} Confidence: {msg.confidences[i]:.2f} Position: ({msg.x_center[i]}, {msg.y_center[i]}) Size: {msg.widths[i]}x{msg.heights[i]} """) if __name__ == '__main__': rospy.init_node('detection_subscriber') rospy.Subscriber('/yolo/detections', YOLOv8Detection, detection_callback) rospy.spin() ``` #### 关键配置要点 1. **环境准备**： ```bash pip install ultralytics # YOLOv8依赖 catkin_make # 编译自定义消息 ``` 2. **启动流程**： ```bash roslaunch your_pkg camera.launch # 启动相机节点 rosrun your_pkg yolov8_detector.py rosrun your_pkg detection_subscriber.py ``` 3. **性能优化建议**（基于引用[2]）： ```python # 在初始化时选择不同模型 model_type = rospy.get_param('~model', 'yolov8n') self.model = YOLO(f'yolov8{model_type}.pt') ``` ### 错误排查指南 | 现象 | 解决方案 | 参考来源 | |-----------------------|-----------------------------------|------------------| | 找不到自定义消息类型 | 执行`source devel/setup.bash` | 继承自之前的环境配置建议 | | 检测结果为空 | 检查相机话题名称是否匹配 | 参考[3]的图像订阅逻辑 | | 模型加载失败 | 确认`yolov8n.pt`文件路径正确 | 继承自引用[2]的模型配置 | ### 扩展应用 结合引用[4]的闭环控制思想，可扩展为： ```python # 在回调函数中添加控制逻辑 from geometry_msgs.msg import Twist def detection_callback(msg): cmd_vel = Twist() if len(msg.x_center) > 0: # 根据目标位置生成控制指令 cmd_vel.angular.z = 0.1 if msg.x_center[0] < 320 else -0.1 control_pub.publish(cmd_vel) ``` --相关问题--: 1. 如何优化YOLOv8在ROS中的推理速度？ 2. 如何在ROS中实现多摄像头的目标检测融合？ 3. 如何将YOLOv8检测结果可视化到RVIZ？ 4. ROS中如何动态切换YOLO版本（v5/v7/v8）？[^2]