ros用yolov5

### 集成YOLOv5到ROS中实现物体检测

#### 准备工作
为了在ROS环境中成功部署并运行YOLOv5，需先完成一系列准备工作。这包括但不限于安装必要的依赖库以及配置开发环境。

- 安装Python3及其pip包管理器，确保版本兼容性。
- 设置好CUDA和cuDNN环境以便利用GPU加速计算性能[^1]。

#### 下载与编译Yolov5_ros项目
获取`yolov5_ros`源码仓库，并按照官方说明文档中的指示操作：

git clone https://github.com/your-repo/yolov5_ros.git
cd yolov5_ros/
catkin build
source devel/setup.bash

上述命令会克隆指定GitHub上的存储库至本地文件夹内；接着调用Catkin工具链来构建整个工程结构体；最后加载新创建的工作空间设置脚本使后续指令生效。

#### 修改配置参数
编辑位于`config`目录下的`.yaml`格式化配置文件以适应具体应用场景需求。主要调整项有预训练权重路径、类别标签列表等信息。

#### 启动节点测试效果
当一切准备就绪之后，可以通过执行如下终端命令启动目标识别服务端口监听程序：

roslaunch yolov5_ros detect.launch

此时应能看到摄像头输入画面被实时处理并通过图形界面展示出标注框线及置信度分数等内容。

#### 实现代码片段
下面给出一段简单的订阅图像话题并将结果发布出去的例子供参考：

import rospy
from sensor_msgs.msg import Image as RosImage
from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError
import torch
import numpy as np


class ObjectDetectorNode(object):

    def __init__(self):
        self.bridge = CvBridge()
        self.model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom',
                                    path='path/to/best.pt')  # 加载自定义模型
        
        self.image_subscriber = rospy.Subscriber("/camera/image_raw", RosImage,
                                                 self.callback_image)

    def callback_image(self, msg):
        try:
            frame = self.bridge.imgmsg_to_cv2(msg, "bgr8")
        except CvBridgeError as e:
            print(e)
        
        results = self.model(frame)
        output_data = results.pandas().xyxy[0].to_dict(orient="records")

        # 发布检测结果...
        

if __name__ == '__main__':
    rospy.init_node('object_detector')
    node = ObjectDetectorNode()
    rospy.spin()

此段代码展示了如何基于ROS框架编写一个能够接收来自传感器的消息对象（即图片帧），经过转换后送入已训练好的神经网络做推理运算得出最终结论的过程。