5.树莓派上yolov5实时目标检测、+Astra Pro Plus搭建环境和相机标定【补充篇】

树莓派YoloV5+Astra Pro Plus实践
本文介绍在树莓派上实现YoloV5实时目标检测与Astra Pro Plus深度相机环境搭建的全过程,包括解决软件环境配置、相机驱动安装及相机标定等问题。

一、yolov5从深度相机读取画面并进行目标检测

1.进入到yolov5-master目录下:cd yolov5-master
2.运行识别USB摄像头(深度相机)所采集图像:python3 detect.py --source 0
这里有报错,有几个error搜索后一头雾水,然后发现最开始产生的是一个warning,说yolov5需要python3.7,而系统现在的python是3.6.9。
3.搭建Astra Pro Plus深度相机环境、部署yolov5【解决篇】这篇中,从头到尾都没有动过python,系统自带python是2.7和3.6,是可以顺利进行下去的,detect.py也能正常测试。
但既然现在明确显示这样的warning了,就要改一改python3的定向了,具体操作在4.树莓派上部署yolov5、搭建Astra Pro Plus环境【问题篇】里面提到过,这里单独摘出来再写一次:
①删除原来的:sudo rm -rf /usr/bin/python3
【注意不要误删,python3后面不要加 /,否则会删除整个根目录。】
②建立新连接:sudo ln -s /usr/local/bin/python3.7 /usr/bin/python3
这里/usr/local/bin/python3.7是我python3.7的地址,大家根据自己情况更改。】
3.这个操作结束后,把这三步重来一遍:

pip3 install torch==1.8.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip3 install torchvision==0.9.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/s
<think>嗯,用户需要标定Astra Pro Plus深度相机,这是一个具体的硬件操作问题。从引用内容看,用户应该在使用ROS系统,并且遇到了标定相关的技术问题。 用户可能正在搭建机器人视觉系统,需要精确的深度数据。ta提到"标定方法",说明可能已经尝试过但遇到困难。引用[4]显示用户曾遇到传感器检测问题,这很关键——需要优先解决硬件识别问题。 标定流程其实分三层:1)确保硬件被系统识别(引用[4]的警告要注意);2)彩色相机标定(引用[1][3]有详细参数);3)深度对齐校准。用户最卡住的可能是第一步,因为引用[2][4]都提到设备启动异常。 红外光源问题容易被忽略,但引用[1]特别强调需要辅助红外光,因为深度相机依赖红外结构光。用户如果没准备这个,标定必然失败。 操作建议需要细化:比如棋盘格打印要求(哑光纸、平整粘贴)、标定时的最佳距离(1-2米)、缓慢多角度移动的技巧。参数示例要具体,比如引用[1]的0.024米格子尺寸就很专业。 安全提示不能少:避免强光干扰红外、标定中勿遮挡镜头。最后主动提出深度对齐校准,因为这是用户没说但实际需要的步骤。</think>以下是针对Astra Pro Plus深度相机标定方法,结合ROS系统操作步骤整理: --- ### **标定准备** 1. **硬件准备** - Astra Pro Plus相机 - 标定棋盘格(打印在A4纸上,建议哑光材质) - **红外光源辅助**(如监控摄像头/行车记录仪等带红外发射的设备,确保深度图像清晰)[^1] - 确保相机通过USB 3.0接口连接,避免供电不足 2. **环境要求** - 避免强光直射(自然光/日光灯会干扰红外结构光) - 标定场景光照均匀 --- ### **标定步骤** #### **1. 驱动安装与启动** ```bash # 安装依赖(ROS Melodic为例) sudo apt install ros-$ROS_DISTRO-rgbd-launch ros-$ROS_DISTRO-libuvc-ros # 创建工作空间并编译驱动(参考开源库:https://github.com/orbbec/ros_astra_camera) catkin_make # 启动相机 roslaunch astra_camera astrapro.launch ``` **验证**: - 检查话题是否正常: `rostopic list | grep -E "camera/(color|depth)/image_raw"` - 若缺少彩色话题,检查设备权限或更换USB端口[^4] #### **2. 彩色相机标定** ```bash rosrun camera_calibration cameracalibrator.py \ --size 8x6 \ # 棋盘格角点数(内部交点) --square 0.024 \ # 单格边长(单位:米) image:=/camera/color/image_raw \ # 彩色图像话题 camera:=/camera/color \ # 相机命名空间 --no-service-check # 跳过服务检查 ``` **操作要点**: - 缓慢多角度移动棋盘格(覆盖画面四角及中心) - 当`CALIBRATE`按钮变绿后点击,生成标定文件`ost.yaml`[^3] - 保存文件到`~/.ros/camera_info/` #### **3. 深度对齐校准(关键步骤)** ```bash # 修改启动文件,加载彩色相机标定参数 roslaunch astra_camera astrapro.launch \ rgb_camera_info_url:=file://${HOME}/.ros/camera_info/ost.yaml ``` **验证对齐效果**: - 使用`rviz`同时显示`/camera/depth/image_raw``/camera/color/image_raw` - 检查物体边缘是否对齐(如书本边缘) #### **4. 深度相机精度优化(可选)** - **红外补光**:在暗环境下开启辅助红外光源,提升深度图质量[^1] - **参数调整**:通过`dynamic_reconfigure`实时调节深度滤波参数 ```bash rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure ``` --- ### **常见问题解决** | 问题现象 | 解决方案 | |-----------------------------------|--------------------------------------------------------------------------| | 启动后无`/camera/color/image_raw` | 检查USB带宽(避免共用USB集线器),更新固件或更换数据线[^4] | | 标定程序不识别棋盘格 | 确认棋盘格尺寸精确(用游标卡尺测量),环境光照均匀无反光 | | 深度图像噪点多 | 关闭环境光干扰,增加红外补光强度[^1] | | 标定结果误差大 | 重复标定3次取均值,移动棋盘格时覆盖不同深度(0.5m~3m) | --- ### **相关问题** 1. 如何验证Astra Pro Plus标定后的精度? 2. 标定后深度图像与彩色图像仍有偏移如何修正? 3. Astra Pro Plus在室外环境标定需要注意什么? 4. ROS 2环境下如何适配该相机标定流程? > 提示:深度相机标定后建议通过实际物体测量验证精度(如已知尺寸的立方体),误差应小于2%[^1]。 [^1]: 标定需红外光源辅助,确保深度图像质量 [^3]: 注意棋盘格参数格式`8x6`为小写字母x [^4]: 设备未识别时检查USB供电与驱动编译
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