ros系统部署yolov5

在ROS系统中部署YOLOv9模型涉及多个步骤，包括环境配置、模型转换以及ROS节点开发。以下是详细的说明： ### 1. 环境准备 为了成功运行YOLOv9模型，在ROS环境中需要完成以下准备工作： - **操作系统**: 推荐使用Ubuntu 20.04 LTS 或 Ubuntu 18.04 LTS。 - **ROS版本**: 使用 ROS Noetic (对应于Ubuntu 20.04) 或 ROS Melodic (对应于Ubuntu 18.04)[^2]。 - **安装依赖库**: - 安装 OpenCV 和其他必要的计算机视觉工具链。 - 配置 PyTorch 及其 C++ 序列化支持[^4]。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install ros-noetic-desktop-full python3-catkin-tools source /opt/ros/noetic/setup.bash ``` ### 2. 获取 YOLOv9 模型权重 由于当前未提及官方发布的具体 YOLOv9 版本，需假设存在预训练权重文件 `yolov9.pt` 并将其下载至本地目录下。如果尚未发布正式版，则可以基于现有 YOLOv5 的 export 功能扩展实现: ```python from models.experimental import attempt_load weights_path = 'path/to/yolov9.pt' model = attempt_load(weights_path, map_location='cpu') # 加载模型到 CPU 上 ``` 随后通过导出 ONNX 文件以便后续加载到 C++ 中: ```python import torch.onnx as onnx input_size = (1, 3, 640, 640) # 输入尺寸调整为实际需求大小 dummy_input = torch.randn(input_size) onnx.export( model, dummy_input, "yolov9.onnx", verbose=False, opset_version=11 ) print("ONNX 导出完成!") ``` ### 3. 创建 ROS Package 创建一个新的 ROS 包用于封装 YOLOv9 的推理逻辑: ```bash cd ~/catkin_ws/src/ catkin_create_pkg yolov9_ros std_msgs rospy cv_bridge image_transport sensor_msgs ``` 编辑 `package.xml` 添加所需依赖项，并更新 `CMakeLists.txt` 支持编译 C++ 节点。 ### 4. 编写核心代码 #### a. Python 实现 利用 `cv_bridge` 将图像消息转化为 NumPy 数组形式输入网络预测结果返回给订阅者端处理。 ```python #!/usr/bin/env python3 import rospy from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError import numpy as np import cv2 import onnxruntime as ort class YOLOv9Node(object): def __init__(self): self.bridge = CvBridge() self.image_subscriber = rospy.Subscriber("/camera/image_raw", Image, self.callback_image) self.session = ort.InferenceSession('yolov9.onnx') def callback_image(self, msg): try: frame = self.bridge.imgmsg_to_cv2(msg, desired_encoding="bgr8") except CvBridgeError as e: print(e) blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, scalefactor=1./255., size=(640, 640), swapRB=True, crop=False) outputs = self.session.run(None, {self.session.get_inputs()[0].name: blob})[0] detections = [] for output in outputs: class_id = int(output[-1]) confidence = float(output[4]) if confidence > 0.5: bbox = list(map(int, output[:4])) detections.append((bbox, class_id)) for box, cid in detections: x_min, y_min, w, h = box color = (np.random.randint(0, 255), np.random.randint(0, 255), np.random.randint(0, 255)) cv2.rectangle(frame, (x_min, y_min), (w+x_min, h+y_min), color=color, thickness=2) resized_frame = cv2.resize(frame, dsize=None, fx=0.5, fy=0.5) cv2.imshow('Detection', resized_frame) cv2.waitKey(1) if __name__ == '__main__': rospy.init_node('yolov9_detection') node = YOLOv9Node() rospy.spin() ``` #### b. 启动脚本 编写启动文件方便一键测试整个流程是否正常运作。 ```xml <launch> <!-- Camera Node --> <node pkg="usb_cam" type="usb_cam_node" name="usb_cam"> <param name="video_device" value="/dev/video0"/> <param name="image_width" value="640"/> <param name="image_height" value="480"/> <param name="framerate" value="30"/> </node> <!-- Detection Node --> <node pkg="yolov9_ros" type="yolov9_node.py" name="yolov9_detector"/> </launch> ``` 保存上述内容命名为 `start.launch`, 执行如下命令即可查看效果: ```bash roslaunch yolov9_ros start.launch ``` --- ###

<think>好的，我现在需要在ROS1中集成和运行YOLOv5来实现目标检测。首先，我需要了解整个流程的大致步骤。根据用户提供的引用内容，特别是引用[3]，里面提到部署YOLOv5的步骤包括创建虚拟环境、安装必要的软件包、获取YOLOv5源码以及设置ROS节点处理摄像头数据流。不过引用[3]可能是指ROS环境，但用户现在需要的是ROS1，而引用[4]提到YOLOv8_ROS是针对ROS2的，所以可能需要调整步骤。 首先，我应该确认YOLOv5在ROS1中的兼容性。根据引用[3]，他们确实在ROS环境下部署了YOLOv5，但需要明确ROS的版本。假设引用[3]使用的是ROS1，那么步骤可能适用。接下来，需要安装必要的依赖项，比如PyTorch，因为YOLOv5是基于PyTorch的。用户可能需要创建一个虚拟环境来管理依赖，避免版本冲突。 然后，获取YOLOv5的源码，这通常是从GitHub克隆官方仓库。接下来，需要设置ROS包结构，创建功能包，编写节点来订阅图像话题，将图像数据传递给YOLOv5模型进行推理，然后发布检测结果。引用[2]提到编译ROS包并测试节点，这部分需要注意catkin_make的编译流程。 另外，需要考虑图像数据的传输格式。ROS1通常使用sensor_msgs/Image消息类型，可能需要用到cv_bridge将ROS图像转换为OpenCV格式，以便YOLOv5处理。同时，模型输出的检测结果需要转换为ROS中的消息类型，比如自定义消息或者使用现有的如vision_msgs。 可能遇到的问题包括Python环境与ROS的兼容性，因为ROS1通常使用Python2，但YOLOv5需要Python3。这时候需要配置工作空间使用Python3，或者使用虚拟环境。引用[3]提到创建虚拟环境，可能正是为了解决这个问题。 另外，实时性是一个关键点，需要确保节点能够高效处理图像数据，避免延迟。可能的优化方法包括降低图像分辨率、使用GPU加速等。引用[4]虽然针对ROS2，但提到的YOLO模型的高效性可以借鉴。 最后，测试部分需要运行摄像头节点，确保图像数据正确流入YOLOv5节点，并查看检测结果的发布是否正常。可能需要使用工具如rqt_image_view或RViz来可视化检测结果。 总结步骤大致如下： 1. 环境配置：安装PyTorch、ROS依赖，创建虚拟环境。 2. 获取YOLOv5源码并放置在ROS工作空间内。 3. 创建ROS功能包，编写图像订阅和结果发布的节点。 4. 处理图像格式转换，调用YOLOv5模型进行推理。 5. 编译功能包并测试节点运行。 6. 优化性能和实时性。 需要验证每个步骤是否正确，特别是环境配置和版本兼容性，这可能涉及到一些调试工作，比如解决Python版本冲突或依赖项缺失的问题。</think>### 分步指南：在ROS1中集成YOLOv5实现目标检测 #### 一、环境准备 1. **创建Python虚拟环境** ```bash conda create -n yolov5_ros python=3.8 conda activate yolov5_ros ``` 使用Python3.8+避免与ROS1的Python2默认环境冲突[^3]。 2. **安装PyTorch和YOLOv5依赖** ```bash pip install torch torchvision torchaudio git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5 pip install -r requirements.txt ``` 3. **安装ROS依赖** 确保已安装`cv_bridge`和`rospy`： ```bash sudo apt-get install ros-<distro>-cv-bridge ros-<distro>-vision-msgs ``` （将`<distro>`替换为ROS版本，如`noetic`） --- #### 二、创建ROS功能包 1. **新建功能包** ```bash cd ~/catkin_ws/src catkin_create_pkg yolov5_ros rospy sensor_msgs cv_bridge std_msgs ``` 2. **添加YOLOv5源码** 将YOLOv5仓库复制到功能包目录： ```bash cp -r /path/to/yolov5 ~/catkin_ws/src/yolov5_ros/ ``` --- #### 三、编写ROS节点 1. **图像订阅节点** 创建`scripts/yolov5_detector.py`： ```python #!/usr/bin/env python3 import rospy from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge import cv2 from yolov5.models.experimental import attempt_load class YOLOv5Detector: def __init__(self): self.model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location='cpu') self.bridge = CvBridge() self.sub = rospy.Subscriber('/camera/image_raw', Image, self.callback) self.pub = rospy.Publisher('/detection_result', Image, queue_size=10) def callback(self, msg): cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(msg, 'bgr8') results = self.model(cv_image) rendered_img = results.render()[0] self.pub.publish(self.bridge.cv2_to_imgmsg(rendered_img, 'bgr8')) if __name__ == '__main__': rospy.init_node('yolov5_detector') YOLOv5Detector() rospy.spin() ``` 2. **设置权限** ```bash chmod +x ~/catkin_ws/src/yolov5_ros/scripts/yolov5_detector.py ``` --- #### 四、编译与运行 1. **编译ROS包** ```bash cd ~/catkin_ws catkin_make source devel/setup.bash ``` 2. **启动节点** - 开启摄像头节点（例如USB摄像头）： ```bash roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch ``` - 运行YOLOv5检测节点： ```bash rosrun yolov5_ros yolov5_detector.py ``` 3. **可视化结果** ```bash rqt_image_view /detection_result ``` --- #### 五、优化建议 1. **启用GPU加速** 修改代码中`map_location='cpu'`为`map_location='cuda:0'`，并安装对应CUDA驱动。 2. **自定义消息格式** 定义包含检测框和类别的消息类型（参考`vision_msgs/Detection2DArray`）。 ---