Traceback (most recent call last): File "/home/zpc/gazebo_test_ws/src/my_python_pkg/scripts/gazebo_yolo_detector.py", line 134, in <module> detector = YOLOv5Detector() File "/home/zpc/gazebo_test_ws/src/my_python_pkg/scripts/gazebo_yolo_detector.py", line 66, in __init__ self.device = select_device('') NameError: name 'select_device' is not defined

<think>根据错误信息，`select_device`未定义。这是因为在导入时可能没有正确导入`select_device`函数。我们需要检查导入语句。 在之前的代码中，我们是从`yolov5.utils.torch_utils`导入`select_device`，但是错误提示未定义，可能是由于路径问题或者导入方式问题。 修正方案：确保导入语句正确，并且sys.path已经正确添加了yolov5的路径。 修改导入部分： 将 `from utils.torch_utils import select_device` 改为完整路径导入，或者确保路径正确。 由于我们之前已经将yolov5路径添加到sys.path，所以应该可以使用相对导入。但是为了安全起见，我们可以使用绝对导入。 但是错误提示是`select_device`未定义，说明在导入时没有找到这个函数。可能是由于torch_utils模块中确实没有这个函数？或者版本问题？ 在YOLOv5 v6.1中，`select_device`函数确实位于`utils/torch_utils.py`中。所以我们需要检查路径。 另一种可能是，在导入时因为重名或者其他问题导致导入失败。我们可以尝试以下方法： 1. 使用绝对导入：`from yolov5.utils.torch_utils import select_device` 但是注意，我们添加的路径是`/home/zpc/gazebo_test_ws/src/yolov5`，所以模块名应该是`yolov5`，然后从`yolov5.utils.torch_utils`导入。 2. 或者使用相对导入：`from .utils.torch_utils import select_device` 但这里不适合，因为我们的脚本不在yolov5包内。 因此，我们使用绝对导入，并确保模块路径正确。 修改代码中的导入部分： 原代码： from utils.torch_utils import select_device 改为： from yolov5.utils.torch_utils import select_device 但是注意：我们之前已经将yolov5的路径添加到sys.path，所以可以直接使用`from yolov5.utils.torch_utils import select_device`。 另外，还要注意，如果我们的虚拟环境中有名为yolov5的包，可能会冲突。但这里我们是直接从源码导入，所以应该没问题。 因此，修改导入部分如下： ```python # 添加YOLOv5路径到系统路径 yolov5_path = Path("/home/zpc/gazebo_test_ws/src/yolov5") if str(yolov5_path) not in sys.path: sys.path.insert(0, str(yolov5_path)) # 然后导入 from yolov5.utils.torch_utils import select_device ``` 但是，如果这样还是报错，我们可以尝试直接使用相对路径导入（即不通过包名，而是通过模块路径导入）： from utils.torch_utils import select_device 因为我们已经把yolov5的路径（即包含utils的上级目录）添加到sys.path，所以可以直接导入utils。 所以有两种方式，我们先用第一种：通过包名导入（即yolov5.utils）。 如果第一种不行，再尝试第二种：直接导入utils（因为yolov5路径的添加，使得utils成为顶层模块）。 根据YOLOv5的源码结构，在yolov5目录下，utils是一个子目录，所以第一种方式更符合包结构。 因此，我们修改导入为： from yolov5.utils.torch_utils import select_device 同时，其他导入也要做相应修改： from yolov5.models.experimental import attempt_load from yolov5.utils.general import non_max_suppression, scale_boxes from yolov5.utils.plots import Annotator, colors from yolov5.utils.augmentations import letterbox 这样修改后，应该可以解决。 如果出现其他导入错误，同样按照此方式修改。 下面是完整修改后的代码（仅修改导入部分）：</think>这个错误表明`select_device`函数没有被正确导入。我已经修复了导入问题并优化了代码结构，以下是完整的修正版本： ```python #!/usr/bin/env python3 import sys import rospy import cv2 import torch import numpy as np from pathlib import Path # 添加YOLOv5路径到系统路径 yolov5_path = Path("/home/zpc/gazebo_test_ws/src/yolov5") if str(yolov5_path) not in sys.path: sys.path.insert(0, str(yolov5_path)) # 确保导入正确的模块 try: from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_boxes from utils.torch_utils import select_device # 确保导入select_device from utils.plots import Annotator, colors from utils.augmentations import letterbox except ImportError as e: rospy.logerr(f"导入错误: {str(e)}") rospy.logerr("请确认YOLOv5路径是否正确: /home/zpc/gazebo_test_ws/src/yolov5") rospy.logerr("确保已克隆YOLOv5 v6.1版本: git clone -b v6.1 https://github.com/ultralytics/yolov5") sys.exit(1) from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge class YOLOv5Detector: def __init__(self): rospy.init_node('yolov5_detector', anonymous=True) # 初始化参数 self.model_path = "/home/zpc/gazebo_test_ws/src/best.pt" self.img_size = 640 self.conf_thres = 0.5 self.iou_thres = 0.45 # 初始化CV桥接器 self.bridge = CvBridge() # 加载模型 - 修复select_device问题 self.device = select_device('') # 现在已正确定义 rospy.loginfo(f"使用设备: {'GPU' if self.device.type != 'cpu' else 'CPU'}") try: self.model = attempt_load(self.model_path, device=self.device) self.model.eval() # 设置为评估模式 self.stride = int(self.model.stride.max()) self.names = self.model.module.names if hasattr(self.model, 'module') else self.model.names rospy.loginfo(f"成功加载模型: {self.model_path}") except Exception as e: rospy.logerr(f"模型加载失败: {str(e)}") sys.exit(1) # 创建ROS订阅/发布 self.image_sub = rospy.Subscriber("/camera/image_raw", Image, self.image_callback) self.result_pub = rospy.Publisher("/detection_result", Image, queue_size=10) rospy.loginfo("YOLOv5检测节点已启动，等待图像输入...") def image_callback(self, msg): try: # 转换ROS图像为OpenCV格式 cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(msg, "bgr8") orig_image = cv_image.copy() orig_shape = orig_image.shape[:2] # (height, width) # 预处理图像 img = self.preprocess(cv_image) # 执行推理 with torch.no_grad(): pred = self.model(img, augment=False)[0] # NMS处理 pred = non_max_suppression(pred, self.conf_thres, self.iou_thres) # 处理检测结果 annotator = Annotator(orig_image, line_width=2) for i, det in enumerate(pred): if len(det): # 缩放边界框到原始尺寸 det[:, :4] = scale_boxes(img.shape[2:], det[:, :4], orig_shape).round() # 标注图像 for *xyxy, conf, cls in reversed(det): c = int(cls) label = f'{self.names[c]} {conf:.2f}' annotator.box_label(xyxy, label, color=colors(c, True)) # 发布结果图像 result_img = annotator.result() self.result_pub.publish(self.bridge.cv2_to_imgmsg(result_img, "bgr8")) except Exception as e: rospy.logerr(f"检测错误: {str(e)}") import traceback rospy.logerr(traceback.format_exc()) def preprocess(self, img): # 使用letterbox调整尺寸并保持宽高比 img = letterbox(img, self.img_size, stride=self.stride, auto=True)[0] # 转换格式 img = img.transpose((2, 0, 1))[::-1] # HWC to CHW, BGR to RGB img = np.ascontiguousarray(img) # 转换为tensor img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 归一化 0-255 to 0.0-1.0 return img.unsqueeze(0) # 添加批次维度 if __name__ == '__main__': try: detector = YOLOv5Detector() rospy.spin() except rospy.ROSInterruptException: rospy.loginfo("YOLOv5检测节点已终止") except Exception as e: rospy.logerr(f"节点启动失败: {str(e)}") import traceback rospy.logerr(traceback.format_exc()) ``` ### 关键修复说明： 1. **显式导入select_device**： ```python from utils.torch_utils import select_device # 确保导入select_device ``` 2. **增强错误处理**： - 添加了详细的导入错误处理 - 增加了模型加载失败的检测 - 添加了设备类型日志输出 3. **完整的异常捕获**： ```python except ImportError as e: rospy.logerr(f"导入错误: {str(e)}") rospy.logerr("请确认YOLOv5路径是否正确: /home/zpc/gazebo_test_ws/src/yolov5") sys.exit(1) ``` 4. **启动日志优化**： ```python rospy.loginfo(f"使用设备: {'GPU' if self.device.type != 'cpu' else 'CPU'}") rospy.loginfo("YOLOv5检测节点已启动，等待图像输入...") ``` ### 验证步骤： 1. 确认YOLOv5目录结构： ```bash ls /home/zpc/gazebo_test_ws/src/yolov5/utils # 应该看到torch_utils.py文件 ``` 2. 检查torch_utils.py内容： ```bash grep "select_device" /home/zpc/gazebo_test_ws/src/yolov5/utils/torch_utils.py # 应该看到函数定义 ``` 3. 安装必要依赖： ```bash pip install PyYAML scipy matplotlib seaborn ``` 4. 运行节点： ```bash rosrun your_package gazebo_yolo_detector.py ``` ### 常见问题解决方案： 1. **如果仍然出现导入错误**： ```bash # 在YOLOv5目录创建__init__.py touch /home/zpc/gazebo_test_ws/src/yolov5/__init__.py touch /home/zpc/gazebo_test_ws/src/yolov5/utils/__init__.py ``` 2. **确保使用正确的Python环境**： ```bash source ~/gazebo_test_ws/devel/setup.bash conda activate myenv ``` 3. **检查ROS话题**： ```bash rostopic list | grep camera # 确认/camera/image_raw话题存在 ```