# YOLO_ROS2
基于 YOLOv5 的 ROS 2 封装,允许用户使用给定的模型文件和图像话题进行实时物体检测。
## 1. 安装依赖
本工程依赖 yolov5 库和 ROS 2 vision-msgs 消息接口库,依赖安装方法如下:
```bash
sudo apt update
sudo apt install python3-pip ros-$ROS_DISTRO-vision-msgs
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple yolov5
```
## 2. 构建和运行
下载代码到您的工作空间中,编译项目并设置环境变量:
```bash
colcon build
source install/setup.bash
```
现在,您可以运行 yolov5_ros2 节点。通过 -p 参数可以指定检输入话题,比如使用名为`/image`的图像话题。您可以根据需要更改这些参数:
```bash
ros2 run yolov5_ros2 yolov5_ros2 --ros-args -p image_topic:=/image
```
驱动系统相机发布图像可以使用 image_tools 功能包下的 cam2image 节点实现,命令如下:
```
ros2 run image_tools cam2image --ros-args -p device_id:=-1
```
除了该节点,ROS 2 中还可以使用 usb_cam 功能包进行相机驱动,但需要我们手动安装,安装及运行命令如下:
```
sudo apt-get install ros-$ROS_DISTRO-usb-cam
ros2 run usb_cam usb_cam_node_exe
```
## 3. 订阅结果
Yolo_ROS2将检测结果发布到`/yolo_result`话题中。您可以使用以下命令查看检测结果:
```bash
ros2 topic echo /yolo_result
```
如果要查看绘制检测结果图像,请在运行节点时追加参数 `-p pub_result_image:=True` 打开,打开后可以通过 `/yolo_result_image` 话题查看绘制检测结果的图像。
## 4. 更进一步使用
### 4.1 参数设置
在运行Yolo_ROS2节点时,您可以使用 `-p name:=value` 的方式来修改参数值。
#### 4.1.1 图像话题
您可以通过指定以下参数来更改图像话题:
```bash
image_topic:=/image
```
#### 4.1.2 计算设备设置
如果您有CUDA支持的显卡,可以选择以下参数来配置计算设备:
```bash
device:=cpu
```
#### 4.1.3 切换不同Yolov5模型
默认情况下,yolov5_ros2 使用`yolov5n.pt`预训练模型。您可以通过以下参数来更改模型:
```bash
model_path:=/path/to/your/model.pt
```
#### 4.1.4 是否发布结果图像
如果您希望Yolo_ROS2发布检测结果的图像,请使用以下参数:
```bash
pub_result_img:=True
```
运行后可以通过`/yolo_result_image`话题查看检测结果的图像。
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基于 YOLOv5 的 ROS 2 封装,允许用户使用给定的模型文件和图像话题进行实时物体检测
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yolov_ros2-master.zip (14个子文件)
yolov_ros2-master
setup.py 826B
LICENSE 11KB
package.xml 806B
resource
yolov5_ros2 0B
yolov5_ros2
__init__.py 0B
yolov5_ros2.py 5KB
test
test_pep257.py 803B
test_flake8.py 884B
test_copyright.py 962B
setup.cfg 91B
README.md 2KB
config
yolov5n.pt 3.87MB
yolov5s.pt 14.02MB
camera_info.yaml 362B
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hakesashou
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