视觉检测开源库-YOLO介绍与使用

YOLO 介绍与安装

目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域中的一项重要任务，它的主要作用是识别图像中的物体并确定其位置。比如一张道路图像，通过目标检测不仅要找到道路中的物体，还需要确认物体的位置和类别。在目标检测中物体的位置一般使用边界框（Bounding Box ）表示，边界框使用物体的中心位置（x，y）和物体的宽（w）、高（h）四个数据表示，而类别则使用标签表示，一般是字符串，比如货车、轿车和自行车等。YOLO 就是一种基于深度学习的实时目标检测算法，也是本章在开源库中使用的检测算法，所以在开始编写开源库之前，我们先来了解 YOLO 和其使用方法。

目标检测可以分为单一物体检测和多物体检测，YOLO 就是一种高效且准确的多物体检测算法，就像其名字全称 ”You Only Look Once“ 含义一样， “你只需看一眼“ 就可以完成目标检测任务。YOLO 有多个版本，YOLOv1 是最早被提出的，在 YOLOv1 之前的时代，目标检测这活一直由 R-CNN 系列算法主导，尽管R-CNN系列在检测准确度方面表现出色，但因为其结构复杂，导致检测速度无法满足实时要求。于是在 2016 年，YOLOv1 算法由 Joseph Redmon 等人提出，它将目标检测视为一个回归问题，直接在整个图像上使用一个卷积神经网络来预测边界框和类别概率。所以 YOLOv1 算法的特点是速度快，而且能够捕捉到目标的全局信息，减少了背景误检的情况，这一特点也被后续版本的 YOLO 算法所继承。本章的重点是结合 ROS 2 来使用 YOLO，所以对目标检测的基本概念和 YOLO 算法的工作原理不会进行更进一步的介绍。YOLO 有多个版本，本章我们选用安装更为方便和更容易投入生产的 YOLOv5 作为我们学习和使用的版本。要在我们系统上安装 YOLOv5 非常简单，只需要通过 Python 包管理器 pip，一行命令就可以安装，命令如下：

sudo pip3 install yolov5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

因为安装 YOLO 需要下载较多功能包，所以上面的命令使用 -i 选项指定了一个国内清华的软件源进行下载。如果