darknet_ros

### Darknet_ros 安装指南

为了安装 `darknet_ros`，可以按照以下方法操作。首先，在目标目录下创建并进入工作空间：

mkdir -p ~/catkin_ws/src && cd ~/catkin_ws/src

接着，通过 Git 命令获取项目源码。推荐使用带有 `--recursive` 参数的方式以确保子模块也被一同下载[^3]。

git clone --recursive git@github.com:leggedrobotics/darknet_ros.git

完成上述命令后，返回到 Catkin 工作区根目录，并编译整个包集合：

cd ~/catkin_ws/
catkin_make
source devel/setup.bash

此时应该已经成功安装好了 `darknet_ros` 包。

### 使用教程概览

启动 ROS 主节点之后，可以通过如下指令来运行 `darknet_ros` 的默认配置文件：

roslaunch darknet_ros darknet_ros.launch config_path:=<path_to_your_config>

其中 `<path_to_your_config>` 需要替换为实际路径。此命令会加载预训练模型并对摄像头输入的数据流执行对象检测任务。

对于更详细的参数调整和其他高级功能，请参阅官方文档或仓库中的 README 文件获得进一步指导。

### 示例代码片段

下面给出一段简单的 Python 脚本用于订阅由 `darknet_ros` 发布的话题消息，从而处理识别出来的物体信息：

import rospy
from std_msgs.msg import String


def callback(data):
    rospy.loginfo(rospy.get_caller_id() + "I heard %s", data.data)


def listener():
    # 初始化节点名
    rospy.init_node('object_listener', anonymous=True)

    # 订阅话题 /detected_objects
    rospy.Subscriber("/darknet_ros/bounding_boxes", BoundingBoxes, callback)

    # 进入循环等待回调函数触发
    rospy.spin()


if __name__ == '__main__':
    listener()

这段脚本展示了如何监听来自 `darknet_ros` 所发布的边界框数据，并打印出来供后续分析之用。