yoloV8_ros

### YOLOv8与ROS集成用于物体检测 #### 创建YOLOv8环境 为了在Ubuntu上基于ROS利用YOLOv8进行物体检测，需先创建适合YOLOv8运行的Python虚拟环境。这一步骤确保了YOLOv8所需的依赖库能够被正确安装而不影响系统的其他部分。 ```bash python3 -m venv yolov8_venv source yolov8_venv/bin/activate pip install ultralytics ``` #### 安装并配置ROS 2工作空间 接着，在同一台机器上部署ROS 2系统，并设置好对应的工作空间以便后续操作。此过程涉及到初始化一个新的ROS 2包以及编写必要的节点程序来处理来自摄像头的数据流[^2]。 ```bash mkdir -p ~/ros2_ws/src cd ~/ros2_ws/ colcon build --symlink-install source install/setup.bash ``` #### 开发自定义消息类型 针对特定应用需求，可能还需要设计一些自定义的消息格式用来传输由YOLOv8算法计算得出的目标对象的位置信息和其他属性数据。这些自定义消息应该遵循ROS的标准命名约定和结构化方式。 ```cpp // example_msg/msg/ObjectDetection.msg string class_name float64 confidence geometry_msgs/Pose pose ``` #### 编写ROS节点实现图像处理逻辑 最后也是最关键的部分就是编码实现了——即开发一对相互协作的ROS节点：一个是负责接收视频帧并对每一帧调用YOLOv8 API执行推理任务；另一个则是监听前者发布的主题从而获取最新的检测结果并作出相应反应。这部分的具体实现在很大程度上取决于个人项目的具体应用场景和技术栈选择[^3]。 ```python import rclpy from sensor_msgs.msg import Image as SensorImage from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError from ultralytics import YOLO from example_interfaces.srv import Trigger class ObjectDetectorNode(rclpy.Node): def __init__(self): super().__init__('object_detector_node') self.publisher_ = self.create_publisher(ObjectDetectionMsg, 'detected_objects', 10) self.subscription = self.create_subscription( SensorImage, '/camera/image_raw', self.listener_callback, 10) self.bridge = CvBridge() self.model = YOLO('yolov8n.pt') def listener_callback(self, msg): try: frame = self.bridge.imgmsg_to_cv2(msg, "bgr8") except CvBridgeError as e: print(e) results = self.model(frame)[0] for result in results.boxes.data.tolist(): x1, y1, x2, y2, score, cls_id = result object_detection_msg = ObjectDetectionMsg() object_detection_msg.class_name = model.names[int(cls_id)] object_detection_msg.confidence = float(score) # Assuming the center of bounding box is used to represent position. object_detection_msg.pose.position.x = (x1 + x2) / 2 object_detection_msg.pose.position.y = (y1 + y2) / 2 object_detection_msg.pose.orientation.w = 1.0 self.publisher_.publish(object_detection_msg) def main(args=None): rclpy.init(args=args) node = ObjectDetectorNode() rclpy.spin(node) node.destroy_node() rclpy.shutdown() if __name__ == '__main__': main() ```