yolov5 orbslam

麦田怪圈是指在麦田或其它田地上，通过某种未知力量(大多数怪圈是人类所为)把农作物压平而产生出来的几何图案。[1]而麦田怪圈的形成有三个说法，人为说、自然说与磁场说。人为说一般认为，麦田圈是用木板压成的。木板两头系上绳子形成圈套，在制作时，一脚踩在木板上拖动木板压倒麦子，并拉着细绳与圆心保持固定的距离， 逐渐就可以形成一个圆圈。为了便于制造，主要形状所有圆圈的直径都可以被6除尽。[2]自然形成说认为麦田怪 圈的成因还未被人类发现。就像雷电，古时候人类也是以为是雷神电母做的，对于麦田圈中经常出现人文信息的现象，他们认为这只是人们“先入为主”造成的错觉。[3]磁场说认为，磁场中有一种神奇的移动力，可产生一股电流，使农作物“平躺”在地面上。[4]

关于yolov5和orbslam2的结合实现方法，根据引用[1]和引用[2]的内容，可以了解到作者在毕业设计中使用了yolov5和orbslam2来实现动态场景下的语义SLAM。具体实现路径是先使用yolov5检测出动态物体和静态物体，然后将物体框数据传递到orbslam2中。在orbslam2中，作者剔除了动态物体中的特征点，以提高orbslam2在高动态环境下的性能表现。[1]

如果你对yolov5和orbslam2的结合实现方法有更详细的了解需求，可以参考引用[2]中提供的链接，该链接是深蓝学院的一个课程，可以帮助你深入学习语义SLAM的路线。[2]

相关问题

ORBSLAM2 yolov5

ORBSLAM2是一个开源的视觉SLAM系统，它可以用于实时定位和地图构建。而YOLOV5是一种目标检测模型，可以快速准确地检测图像中的物体。将YOLOV5与ORBSLAM2结合使用，可以实现在动态场景下的语义SLAM。

具体来说，使用YOLOV5检测出图像中的动态物体和静态物体，并将物体框数据传递给ORBSLAM2。在ORBSLAM2中，将动态物体中的特征点剔除，从而提高ORBSLAM2在高动态环境下的性能。

关于配置YOLOV5算法环境和运行融合YOLOV5的ORB-SLAM2代码，可以参考以下步骤：
1. 配置Ubuntu系统下的YOLOV5算法环境，你可以参考相关教程来完成环境配置。
2. 下载并安装ORBSLAM2代码，确保ORBSLAM2可以正常运行。
3. 下载YOLOV5的代码和预训练模型文件yolov5s.pt。
4. 运行YOLOV5代码，使用预训练模型yolov5s.pt对图像进行目标检测。
5. 将检测到的物体框数据传递给ORBSLAM2，剔除动态物体中的特征点。
6. 运行融合了YOLOV5的ORB-SLAM2代码，实现动态场景下的语义SLAM。

ubuntu18.04安装yolov5及orbslam2

注意：以下操作均在Ubuntu18.04系统中进行。

安装yolov5

1. 安装Anaconda

在官网下载Anaconda安装包，然后在终端中执行以下命令进行安装：

bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

2. 创建虚拟环境

在终端中执行以下命令创建虚拟环境：

conda create -n yolov5 python=3.8

3. 激活虚拟环境

在终端中执行以下命令激活虚拟环境：

conda activate yolov5

4. 安装依赖库

在终端中执行以下命令安装依赖库：

pip install torch torchvision numpy scipy pandas matplotlib tqdm

5. 下载yolov5代码

在终端中执行以下命令下载yolov5代码：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git

6. 运行yolov5

在终端中执行以下命令进入yolov5目录：

cd yolov5

然后执行以下命令即可运行yolov5：

python detect.py --source 0

安装orbslam2

1. 安装依赖库

在终端中执行以下命令安装依赖库：

sudo apt-get install libeigen3-dev libglew-dev libsuitesparse-dev libboost-all-dev libopencv-dev libprotobuf-dev protobuf-compiler libgoogle-glog-dev libgflags-dev libatlas-base-dev libsuitesparse-dev

2. 下载orbslam2代码

在终端中执行以下命令下载orbslam2代码：

git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git

3. 编译orbslam2

在终端中进入ORB_SLAM2目录，然后执行以下命令进行编译：

cd ORB_SLAM2
chmod +x build.sh
./build.sh

4. 运行orbslam2

在终端中执行以下命令进入Examples目录：

cd Examples

然后执行以下命令即可运行orbslam2：

./Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml Examples/Monocular/rgbd_dataset_freiburg1_xyz/rgb/1305031102.175304.png Examples/Monocular/rgbd_dataset_freiburg1_xyz/depth/1305031102.160407.png

以上是ubuntu18.04安装yolov5及orbslam2的步骤，如有问题可以参考相关文档或在社区中寻求帮助。