在ros-melodic上可以用darknet配置yolov5嘛
时间: 2024-05-21 17:11:22 浏览: 13
是的,可以在ROS Melodic上使用Darknet配置Yolov5。以下是大致的步骤:
1. 安装ROS Melodic和Darknet
2. 下载yolov5的权重文件,可以从官方网站或github上下载。
3. 在Darknet中配置yolov5,可参考Darknet官方文档。
4. 创建ROS包并在其中添加yolov5的节点,处理图像并输出检测结果。
5. 在launch文件中配置节点和相机等相关参数。
6. 运行ROS包并查看检测结果。
需要注意的是,配置过程中可能会遇到一些问题,需要耐心地排查和解决。
相关问题
在ros-melodic上用darknet配置yolov5具体步骤
以下是在ROS Melodic上使用Darknet配置YoloV5的具体步骤:
1.安装ROS Melodic和OpenCV
2.下载并编译Darknet
```
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
cd darknet
make
```
3.下载YoloV5的权重文件
```
cd darknet
wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pt
```
4.下载ROS的yolo_detection包
```
cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/leggedrobotics/darknet_ros.git
cd ..
catkin_make
```
5.修改yolo_detection的配置文件
```
cd ~/catkin_ws/src/darknet_ros/darknet_ros/config
cp yolo.yaml yolo_custom.yaml
```
将yolo_custom.yaml中的以下参数进行修改:
```
# 修改yolo_custom.yaml文件中的以下参数
yolo_model:
config_file:
name: cfg/yolov5s.yaml
weight_file:
name: /home/username/darknet/yolov5s.pt
threshold: 0.3
...
# 修改yolo.launch文件中的以下参数
<param name="image_view/enable_opencv" value="true"/>
<param name="image_view/wait_key_delay" value="1"/>
```
6.运行yolo_detection
```
roslaunch darknet_ros yolo_v3.launch
```
7.测试
打开一个新终端,输入以下命令:
```
rosrun image_view image_view image:=/darknet_ros/detection_image
```
然后在ROS的图像界面中,将会显示出经过YoloV5检测后的图片。
ROS melodic下采用darknet配置yolov5
以下是在ROS melodic下配置yolov5的步骤:
1. 首先,需要安装ROS melodic。可以参考ROS官方文档进行安装。
2. 下载yolov5源码。可以从yolov5的官方Github仓库中下载。将下载的源码放置在catkin工作空间的src目录下。
3. 安装darknet。可以使用以下命令进行安装:
```
cd <catkin_workspace>/src/yolov5
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
cd darknet
make
```
4. 修改CMakeLists.txt文件。在catkin工作空间的src/yolov5目录下,找到CMakeLists.txt文件,将以下代码添加到末尾:
```
find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS
roscpp
cv_bridge
image_transport
)
find_package(OpenCV 3 REQUIRED)
include_directories(
${catkin_INCLUDE_DIRS}
${OpenCV_INCLUDE_DIRS}
${PROJECT_SOURCE_DIR}/darknet/include
)
link_directories(
${PROJECT_SOURCE_DIR}/darknet
)
catkin_package(
INCLUDE_DIRS include
CATKIN_DEPENDS roscpp cv_bridge image_transport
)
add_executable(yolov5_detection src/yolov5_detection.cpp)
target_link_libraries(yolov5_detection ${catkin_LIBRARIES} ${OpenCV_LIBRARIES} darknet)
```
5. 编译catkin工作空间。可以使用以下命令进行编译:
```
cd <catkin_workspace>
catkin_make
```
6. 运行yolov5检测节点。可以使用以下命令运行:
```
rosrun <package_name> yolov5_detection
```
其中,`<package_name>`为catkin工作空间中的包名。
这样就可以在ROS melodic下使用yolov5进行目标检测了。
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