Add font in Ubuntu

安装自定义字体
本文介绍如何下载并安装自定义字体到Linux系统中。具体步骤包括:下载字体文件(通常是.ttf格式),将字体文件复制到系统特定目录(如/.fonts),最后使用sudo权限更新字体缓存。
下载字体(通常是以ttf格式的), copy到`/.fonts目录下。  然后运行sudo fc-cache -f -v来更新font库。
虽然提供的引用内容未直接提及在Ubuntu 22.04系统上基于D435i实现YOLOv8目标识别测距的方法,但可以从一般性思路和可借鉴部分来构建大致步骤: ### 环境搭建 在Ubuntu 22.04系统上,需安装相关依赖库。可以使用以下命令安装必要的基础依赖: ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install -y python3 python3-pip python3-venv ``` ### 安装YOLOv8 可以通过pip来安装YOLOv8: ```bash pip install ultralytics ``` ### 配置D435i相机 安装Intel RealSense SDK,以便系统能够识别并使用D435i相机。可以按照Intel官方文档进行安装,一般步骤如下: ```bash sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-key F6E65AC044F831AC80A06380C8B3A55A6F3EFCDE || sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv-key F6E65AC044F831AC80A06380C8B3A55A6F3EFCDE sudo add-apt-repository "deb https://librealsense.intel.com/Debian/apt-repo $(lsb_release -cs) main" -u sudo apt-get install librealsense2-dkms sudo apt-get install librealsense2-utils sudo apt-get install librealsense2-dev sudo apt-get install librealsense2-dbg ``` ### 实现目标识别与测距代码 编写Python代码,结合YOLOv8进行目标识别,同时利用D435i的深度信息进行测距。以下是一个简单示例: ```python import cv2 import numpy as np from ultralytics import YOLO import pyrealsense2 as rs # 加载YOLOv8模型 model = YOLO('yolov8n.pt') # 配置D435i相机 pipeline = rs.pipeline() config = rs.config() config.enable_stream(rs.stream.color, 640, 480, rs.format.bgr8, 30) config.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 480, rs.format.z16, 30) # 启动相机 pipeline.start(config) try: while True: # 等待获取一帧数据 frames = pipeline.wait_for_frames() color_frame = frames.get_color_frame() depth_frame = frames.get_depth_frame() if not color_frame or not depth_frame: continue # 将图像数据转换为numpy数组 color_image = np.asanyarray(color_frame.get_data()) depth_image = np.asanyarray(depth_frame.get_data()) # 使用YOLOv8进行目标识别 results = model(color_image) for result in results: boxes = result.boxes for box in boxes: x1, y1, x2, y2 = box.xyxy[0].cpu().numpy().astype(int) class_id = int(box.cls[0]) confidence = float(box.conf[0]) # 获取目标中心的深度信息 center_x = int((x1 + x2) / 2) center_y = int((y1 + y2) / 2) depth = depth_frame.get_distance(center_x, center_y) # 在图像上绘制边界框和显示信息 cv2.rectangle(color_image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(color_image, f'{model.names[class_id]} {confidence:.2f} {depth:.2f}m', (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('YOLOv8 Object Detection with D435i', color_image) # 按 'q' 键退出循环 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break finally: # 停止相机并关闭所有窗口 pipeline.stop() cv2.destroyAllWindows() ``` ### 运行代码 将上述代码保存为一个Python文件(例如`yolov8_d435i.py`),然后在终端中运行: ```bash python yolov8_d435i.py ```
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