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将显示所有正在运行的节点的名称。当您想要与某个节点交互，或者您的系统运行着许多节点并且需要跟踪它们时，此功能特别有用。要运行 turtlesim，请打开一个新终端，然后输入以下命令,turtlesim 窗口将会打开。允许您将默认节点属性（如节点名称、主题名称、服务名称等）重新分配给自定义值。您将在接下来的教程中了解有关 ROS 图形连接概念（包括消息类型）的更多信息。返回到你运行的终端并再次运行它。包，但是这次我们的目标是名为的可执行文件。现在，让我们重新指定节点的名称。现在尝试在节点上运行相同的命令。
2025-04-01 14:14:10
217
原创 解决OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libomp140.x86_64.dll already initialized.报错
它们可能来自不同的软件包（如 Intel MKL、PyTorch、OpenCV 等）。解决：在代码里加上这两行代码（强制只使用一个 OpenMP 运行时）
2025-03-17 15:13:52
395
原创 创建tmux会话训练
如果想彻底终止训练，可以进入tmux:tmux attach -t session，然后按Ctrl + C。里运行你的训练任务，进入tmux会话后，就cd进项目目录，激活虚拟环境，然后训练即可。会话，比如：session: 1 windows (attached)最后退出tmux会话：exit。是会话的名字，你可以换成任何名称。会话，任务仍然在后台运行。4、列出所有的tmux进程。3、让训练任务在后台运行。1、在终端启动tmux。按 Ctrl + B。6、结束tmux任务。
2025-02-21 11:15:55
226
原创 Windows下安装CMake
可以看到，由于刚才的设置CMake已经自动将其安装路径“D:\ProgramFiles\CMake\bin”写入环境变量Path中。它能够输出各种各样的makefile或者project文件，能测试编译器所支持的C++特性，类似UNIX下的automake。CMake是一个被广泛使用的、开源免费并且完全跨平台的构建工具，可以用简单的语句来描述所有平台的安装(下载完成后，双击cmake-3.31.3-windows-x86_64.msi，然后点击next,选好路径，然后点击install，就安装完成了。
2025-01-07 14:09:33
769
原创 应用GroundingDINO模型、GroundingDINO与SAM相结合
介绍：项目中应用GroundingDINO模型，使得保存如yolo格式的labels，并且可以用labelimg查看。4、测试多张图，并且保存labels（如yolo的labels的txt文件一样），可用labelimg查看。1、安装好虚拟环境，进入虚拟环境。2、在Windows系统终端输入。如果是Ubuntu系统，输入。3、也可用脚本（测试一张图）
2024-12-23 11:21:37
853
原创 YOLOv5-7.0训练过程中出现报错Example: export GIT_PYTHON_REFRESH=quiet
方法一：在train.py文件中的import os后面加上。方法二：conda install git。
2024-12-16 17:54:54
550
原创 Intel(R) Iris(R) Xe Graphics安装Anaconda、Pytorch（CPU版本）
3.在安装CUDA驱动程序时，需要注意选择正确的显卡型号，如果您使用的是Xe Graphics显卡，需要选择英特尔对应的显卡型号。4.安装完成后，可以使用CUDA编程语言编写GPU加速的程序，并且可以在Xe Graphics显卡上运行。双击cuda_12.6.3_561.17_windows，选好安装的路径，一直下一步。2.安装CUDA驱动程序时，需要注意选择与您的操作系统和硬件兼容的版本。同意并继续，精简，下一步，
2024-12-16 14:51:38
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原创 yolo目标检测的结果与SAM算法结合以快速得到物体掩码
输入的labels文件夹里的txt文件，内容如下：分别是 类别 归一化后的中心点x坐标 归一化后的中心点y坐标 图像归一化后的宽度值 图像归一化后的高度值。输入：yolo目标检测结果（根据结果可以得到中心点坐标和矩形框坐标） 输出：物体掩码坐标及掩码图。3、输入：yolo目标检测结果（根据结果可以得到矩形框坐标） 输出：物体掩码坐标及掩码图。6、输入：自定义点坐标和自定义矩形框坐标 输出：物体掩码坐标及掩码图。4、输入：自定义矩形框坐标 输出：物体掩码坐标及掩码图。
2024-12-04 16:25:25
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原创 Windows安装Node.js
Node.js 官方针对不同系统已经给出了非常详细的安装命令，你可以根据不同平台系统选择你需要的 Node.js 安装命令脚本。根据你的操作系统下载对应的安装包（LTS 推荐用于生产环境，Current 是最新功能版本）。点击Download Node.js v22.11.0。当出现这个的时候，是说明没有安装Node.js。Windows上安装Node.js，两种安装方式。点击 Finish（完成）按钮退出安装向导。1、Windows安装包（.msi）选好路径，一路next。
2024-11-26 11:35:53
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原创 修改yolo格式的labels类别、删除yolo格式的labels类别
项目中，数据集的类别顺序有时会改变，例如a项目类别1是b项目的类别3，，需要用a项目的数据集，只需要改类别就行，就不需要重新标注了，例如a项目的classes是。a项目的数据可以用到b项目，得a项目的类别改成b项目一致，这里就需要把1改成3，2改成5。b项目的classes是。
2024-11-13 16:27:14
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原创 Windows安装Isaac Sim
目前Isaac Gym Preview 4只支持Ubuntu系统，然后发现一个下面有一个， Omniverse Isaac Gym Reinforcement Learning Environments for Isaac Sim ,这个可以用于Isaac sim的Omniverse Isaac Gym，安装要求没提系统，是可以在最新的Isaac Sim里运行。
2024-11-12 13:49:10
1353
原创 Ubuntu安装realsense SDK 2.0（v.2.48.0）
此时会打开realsense软件，把界面左边的off按钮拨到on, 即可出现相机的轨迹。插口，测试安装好的librealsense。
2024-11-11 14:59:06
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原创 windows下安装exiftool
这个项目并解压，放到E:\project\MODEL\exfitool目录下，然后把第二步重命名后的exiftool.exe放到E:\project\MODEL\exfitool\windows-master即可。运行slam项目的时候出现报错：FileNotFoundError: "exiftool.exe" is not found, on path or as absolute path，这意味着程序需要调用。2、解压后得到exiftool(-k).exe后重命名为exiftool.exe。
2024-10-16 11:52:19
1530
原创 用自己的数据集复现YOLOv5
2.改好模型配置文件和数据加载配置文件，分别在E:\project\MODEL\YOLO\yolov5-master\modelsyolov5s.yaml和E:\project\MODEL\YOLO\yolov5-master\data\coco128.yaml。改E:\project\MODEL\YOLO\yolov5-master\train.py路径下的箭头指出的内容，这里是用预训练模型，没用到模型配置文件，如果数据集很多，重新训练的话可以使用模型配置文件yolov5s.yaml。
2024-10-14 18:51:09
1024
原创 【已解决】训练yolov5-6.0过程中出现报错result type Float can not be cast to the desired output type long int
把indices.append((b, a, gj.clamp_(0, gain[3] - 1), gi.clamp_(0, gain[2] - 1))) # image, anchor, grid indices。方法中使用正确的整数类型。(gain[3] - 1).long()方法中的上限是一个正确的张量类型，从而避免潜在的运行时错误。的结果是一个张量，然后将其转换为长整型张量（，这是使用int() 函数，这种修改将。，这是使用.long() 方法，将。的主要目的是将特定的值添加到。
2024-10-09 17:47:23
651
原创 【已解决】AttributeError: module ‘numpy‘ has no attribute ‘int‘.
报错如图：问题原因：新版本的numpy里面没有np.int了。1.先查看现在安装的numpy是什么版本：conda list降低numpy版本，安装1.20以下的版本，先卸载当前的2.0.1版本：pip uninstall numpy可以安装1.19.5版本：pip install numpy==1.19.5出现报错是由于缺少distutils模块，而这个模块是构建时所需要的依赖。具体问题是模块未找到，导致无法生成包的元数据。
2024-10-09 14:40:23
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原创 yolov5，yolov8，yolo11测试代码
在该代码同级目录下放models、results、utils文件夹和export.py。一般源码的测试代码涉及很多文件，因项目需要写一个独立测试的代码。
2024-09-19 16:02:14
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原创 根据像素坐标和深度图得到点云
语义分割predict之后得到labels文件夹里面的坐标是归一化的坐标，先将归一化的坐标转成像素坐标（x,y），然后像素坐标结合深度图（z值）就可以得到语义分割轮廓内的点云。1、读取和转换坐标：读取归一化的坐标并转换为像素坐标,将转换后的像素坐标保存到 save_pixel 文件夹中。2、读取深度图和save_pixel像素坐标：使用转换后的像素坐标和深度图来生成点云。3、生成和保存点云：根据轮廓内部的像素点生成点云并保存。
2024-09-19 15:45:55
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原创 安装VNC
可以在下载里找到VNC-Viewer-7.12.1-Windows.exe，双击它。在vnc connec框里输入IP地址就行。点击完成就安装好了VNC。Windows安装VNC。
2024-09-11 14:34:54
1016
1
原创 Git相关指令
cd 进项目路径下此时是主分支，选择别的分支的指令是：git checkout -b qyy origin/qyy，就进入了别的分支，查看状态的指令：git status，然后git pull，接着创建分支:git checkout -b lhh，然后git add . 就是上传本地代码到lhh的分支。找到存放下载git代码的文件夹，鼠标右击看到Open Git Bash Here，然后点击就打开了git终端，找到要克隆下来的代码，在终端输入。接着输入指令：git branch。
2024-08-28 17:36:06
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原创 realsense相机获取内外参的方式
你想用这个传感器做什么?0:控制传感器的选项;2:显示流的内在特性(可以查看内参);索引0这个realsense相机设备由两个传感器组成：0是立体模块，1是RGB相机，按索引选择传感器，选择1。有很多选择，图没截完，我想查看是640x480,RGB8,30Hz的内参，找到是序列90。我这里是连着三个realsense相机，选择自己要查看的相机的内参，我选择的是0。realsense相机在出厂的时候就标定好了，直接读取内参。焦距:604.449, 603.732。主点:315.557, 251.64。
2024-08-20 11:14:52
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原创 复现YOLOv8语义分割和目标检测训练自己的数据集
训练过程首先会显示你所使用的训练的硬件设备信息，然后下一段话则是你的参数配置，紧接着是backbone信息，最后是加载信息，并告知你训练的结果会保存在runs\segment\trainxx。（1）修改数据加载配置文件，在E:\project\MODEL\YOLO\yolov8-8.2.76\ultralytics-8.2.76\ultralytics\cfg\datasets。三、训练自己的数据集，segment数据集是json格式的。如果想使用多卡训练，device='\0,1,2,xxx\'
2024-08-12 16:28:49
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原创 解决No module named ‘tensorflow‘
安装兼容的tensorflow版本，安装指定版本的tensorflow。安装合适的tensorflow版本。先查看自己的python版本。出现以下这样就是安装好了。
2024-08-09 13:44:56
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原创 复现YOLOX训练自己的数据集出现报错
找到yolox-main\yolox\data\datasets\voc.py里面的VOCDetection类里面的path_filename = [(self._imgpath % self.ids[i]).split(self.root + "/")[]改成path_filename = [(self._imgpath % self.ids[i]).split(self.root + "/")[
2024-08-07 15:43:35
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原创 复现YOLOX训练自己的数据集报错
解决办法：找到YOLOX-main\yolox\data\datasets\voc.py里面的VOCDetection类的_write_voc_results_file函数的。就解决这个问题了，再次运行就可以跑通代码了。
2024-08-07 14:35:50
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原创 解决expected np.ndarray (got numpy.ndarray)报错
就解决expected np.ndarray (got numpy.ndarray)报错了。我的numpy版本是1.26.4，先卸载这个numpy,再安装1.26.0版本的numpy。先查看自己numpy的版本,conda list查看安装包及版本号。应该安装1.26.0版本的numpy。是因为numpy版本的问题。
2024-08-01 18:22:21
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原创 解决报错：partially initialized module ‘charset_normalizer‘ has no attribute ‘md__mypyc‘ (most likely due
复现yolov5训练代码过程中出现报错：from charset_normalizer.md import mess_ratio。
2024-08-01 15:28:15
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原创 MobaXterm在Windows的安装教程
介绍：MobaXterm是一款全能的终端连接工具，支持SSH连接，支持FTP、串口等协议。打开 Mobaxterm 工具的控制台，点击 sftp 栏，切换到控制台的图形化界面。5 点击 OK，输入 password ，回车进入控制台的图行化界面。的按钮 ，选中下载的 jar 包，上传到控制台的安装目录。3 在“Remote host”中输入控制台的弹性IP 值。Mobaxterm 支持文件从本地到控制台的拖拽上传。1 .单击左上角的”Session”按钮。选择需要的版本下载，我下载的是安装版。
2024-07-03 11:27:11
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原创 Windows终端输入nvidia-smi显示不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件解决办法
报错：解决办法：在终端输入，显示如下：如果显示的是这个，则说明驱动未安装，安装方式如下：计算机（此电脑）一>管理（鼠标右键找到管理）一>设备管理器一>显示适配器一>右键更新驱动程序选择自动搜索更新即可添加系统环境变量，步骤如下：把C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI添加到path。再重新打开cmd窗口，输入
2024-06-26 11:52:25
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原创 Ubuntu 安装 NVIDIA-Docker
Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows操作系统的机器上，也可以实现虚拟化。由于仿真环境的配置需要安装很多库，对于新手不太友好，因此我们提供了Docker镜像，便于开发者使用。nvidia-docker需要宿主机已经安装nvidia驱动，为了与镜像的驱动版本保持一致，开发者需要安装470版本，以下安装方式的前提是之前没有安装或是通过apt安装的nvidia驱动。2、NVIDIA驱动安装。
2024-05-22 15:34:22
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原创 Ubuntu安装cuda； Windows安装cuda,cudnn,tensorrt
找到你所要下载的版本，我就找CUDA Toolkit 11.4.4，点进去。请注意，有的CUDA版本只支持特定版本的linux发行版系统，请进行匹对。然后选择自己对应的系统版本的CUDA，并下载（在这里我们推荐用。
2024-05-21 19:05:50
3785
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原创 Ubuntu下安装Docker
Docker是一个可供开发者通过容器（container）来构建，运行和共享应用（application）的平台。用容器来部署应用被称为集装箱化(containerization)。想了解更多信息可到查看。
2024-05-21 18:51:36
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1
原创 Ubuntu安装PyCharm
cd project/software/pycharm/pycharm-community-2024.1.1/binsh ./pycharm.sh
2024-05-20 17:09:43
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原创 Ubuntu、Windows下安装Anaconda
输入邮箱后 ：可以看到以下界面，点击Download即可自动检测你当前的系统，下载对应的linux版本的Anaconda。也可点击Linux下方对应的版本，两种方法下载。
2024-05-17 16:48:02
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原创 用自己的数据集训练的resnet50模型进行分类预测，pth2onnx,测试onnx模型
3、批量预测文件夹中所有图像并保存预测结果的完整代码，用best_model.onnx模型预测。1、批量预测图片并保存结果图，用best_model.pth预测，测试代码如下。
2024-03-28 18:25:51
1047
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原创 解决报错：OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.
找到某个env(例如py38)下删除了第二个或者第三个都可以解决，第二个在C:\Users\Administrator\anaconda3\envs\py38\Lib\site-packages\torch\lib下的libiomp5md.dll文件；第二个libiomp5md.dll位置是在C:\Users\Administrator\anaconda3\envs\py38\Lib\site-packages\torch\lib。在进行任何更改之前，请确保备份重要数据和配置，以防需要恢复到出错的状态。
2024-03-28 16:58:05
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原创 YOLOV5训练过程中出现报错：module ‘PIL.Image‘ has no attribute ‘ANTIALIAS‘
原因分析：在新版本pillow（10.0.0之后）Image.ANTIALIAS被移除了，取而代之的是Image.LANCZOS or Image.Resampling.LANCZOS，相关描述可以可以在pillow的。第二种解决办法(推荐)：降低Pillow的版本，使用10.0.0以下的版本，比如9.3.0，先卸载，再重新安装。可以看到pillow版本是10.2.0。具体代码是summary.py里的。第一种解决办法：就是将。
2024-03-27 14:46:13
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