采用darknet在ros上部署YOLOv5
时间: 2023-05-31 19:05:06 浏览: 95
作为AI助手,我会尽力回答您的问题。以下是部署YOLOv5在ROS上的步骤:
1. 安装ROS
如果您还没有安装ROS,请参考ROS官方网站的安装指南。
2. 安装darknet
安装darknet的方法有很多种,这里我们介绍使用git克隆源码的方式:
```
$ git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
$ cd darknet
$ make
```
3. 下载YOLOv5模型
我们可以从YOLOv5的官方网站下载模型,也可以使用已经训练好的模型。这里我们使用已经训练好的模型,可以从以下链接下载:
```
$ wget https://github.com/WongKinYiu/yolov5/releases/download/v3.0/yolov5s.pt
```
4. 编写ROS节点
我们需要编写一个ROS节点来使用YOLOv5进行目标检测。以下是一个简单的示例:
```
import rospy
from sensor_msgs.msg import Image
import cv2
from cv_bridge import CvBridge
import numpy as np
import darknet
class YOLOv5Node:
def __init__(self):
rospy.init_node('yolov5_node')
self.bridge = CvBridge()
self.net = darknet.load_net(b"yolov5s.cfg", b"yolov5s.weights", 0)
self.meta = darknet.load_meta(b"yolov5s.data")
self.image_sub = rospy.Subscriber('/camera/image_raw', Image, self.image_callback)
self.image_pub = rospy.Publisher('/camera/image_yolo', Image, queue_size=1)
def image_callback(self, msg):
cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(msg, desired_encoding="passthrough")
# convert to darknet image format
darknet_image = darknet.make_image(cv_image.shape[1], cv_image.shape[0], 3)
darknet.copy_image_from_bytes(darknet_image, cv_image.tobytes())
# detect objects
detections = darknet.detect_image(self.net, self.meta, darknet_image)
# draw bounding boxes
for detection in detections:
x, y, w, h = detection[2]
cv2.rectangle(cv_image, (int(x - w / 2), int(y - h / 2)), (int(x + w / 2), int(y + h / 2)), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(cv_image, detection[0].decode("utf-8"), (int(x), int(y)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
# publish image
self.image_pub.publish(self.bridge.cv2_to_imgmsg(cv_image, encoding="bgr8"))
if __name__ == '__main__':
node = YOLOv5Node()
rospy.spin()
```
在这个节点中,我们订阅了一个图像话题`/camera/image_raw`,使用CvBridge将ROS图像消息转换为OpenCV格式。然后,我们将图像转换为darknet格式,并使用YOLOv5进行目标检测。检测结果将在原始图像上绘制边界框,并发布到`/camera/image_yolo`话题上。
5. 运行ROS节点
在终端中运行ROS节点:
```
$ rosrun <package_name> <node_name>
```
其中,`<package_name>`是您的ROS包名称,`<node_name>`是您的ROS节点名称。
6. 查看检测结果
您可以使用`rqt_image_view`工具查看`/camera/image_yolo`话题上发布的图像。
以上就是在ROS上部署YOLOv5的步骤。希望对您有所帮助。