yolov_ros2 repository

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yolov5_ros2

Repository Summary

Checkout URI https://github.com/fishros/yolov_ros2.git
VCS Type git
VCS Version master
Last Updated 2023-09-15
Dev Status UNMAINTAINED
CI status No Continuous Integration
Released UNRELEASED
Tags No category tags.
Contributing Help Wanted (0)
Good First Issues (0)
Pull Requests to Review (0)

Packages

Name Version
yolov5_ros2 0.0.0

README

YOLO_ROS2

基于 YOLOv5 的 ROS 2 封装,允许用户使用给定的模型文件和图像话题进行实时物体检测。

1. 安装依赖

本工程依赖 yolov5 库和 ROS 2 vision-msgs 消息接口库,依赖安装方法如下:

sudo apt update
sudo apt install python3-pip ros-$ROS_DISTRO-vision-msgs
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple yolov5 

2. 构建和运行

下载代码到您的工作空间中,编译项目并设置环境变量:

colcon build
source install/setup.bash

现在,您可以运行 yolov5_ros2 节点。通过 -p 参数可以指定检输入话题,比如使用名为/image的图像话题。您可以根据需要更改这些参数:

ros2 run yolov5_ros2 yolov5_ros2 --ros-args -p image_topic:=/image

驱动系统相机发布图像可以使用 image_tools 功能包下的 cam2image 节点实现,命令如下:

ros2 run image_tools cam2image --ros-args -p device_id:=-1

除了该节点,ROS 2 中还可以使用 usb_cam 功能包进行相机驱动,但需要我们手动安装,安装及运行命令如下:

sudo apt-get install ros-$ROS_DISTRO-usb-cam
ros2 run usb_cam usb_cam_node_exe

3. 订阅结果

Yolo_ROS2将检测结果发布到/yolo_result话题中。您可以使用以下命令查看检测结果:

ros2 topic echo /yolo_result

如果要查看绘制检测结果图像,请在运行节点时追加参数 -p pub_result_image:=True 打开,打开后可以通过 /yolo_result_image 话题查看绘制检测结果的图像。

4. 更进一步使用

4.1 参数设置

在运行Yolo_ROS2节点时,您可以使用 -p name:=value 的方式来修改参数值。

4.1.1 图像话题

您可以通过指定以下参数来更改图像话题:

image_topic:=/image

4.1.2 计算设备设置

如果您有CUDA支持的显卡,可以选择以下参数来配置计算设备:

device:=cpu

4.1.3 切换不同Yolov5模型

默认情况下,yolov5_ros2 使用yolov5n.pt预训练模型。您可以通过以下参数来更改模型:

model_path:=/path/to/your/model.pt

4.1.4 是否发布结果图像

如果您希望Yolo_ROS2发布检测结果的图像,请使用以下参数:

pub_result_img:=True

运行后可以通过/yolo_result_image话题查看检测结果的图像。

CONTRIBUTING

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