yolov3 ros封装

最新推荐文章于 2023-11-05 16:45:25 发布
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分类专栏： ros 识别
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YOLOv3 ROS 目标检测 深度学习 模型封装
关键词由优快云通过智能技术生成
yolov8封装进入ROS系统
m0_49586319的博客
10-04 1898
yolov8封装进入ROS系统，实现目标识别和追踪。并结果发布到ros系统，供其他节点订阅和调用。
SLAM GMapping（1）ROS封装
氢键H-H
01-01 1万+
SLAM GMapping ROS封装 代码注释
xyolo:一个高度封装的yolov3类库
05-30
xyolo xyolo是一个Python实现的、高度封装的YOLO v3类库。 借助xyolo，您可以只使用几行Python代码轻松完成yolo3目标检测任务的训练和调用。 xyolo is a highly encapsulated YOLO v3 library implemented in Python. With xyolo, you can easily complete the training and calling of the yolo3 target detection task with just a few lines of Python code. 请注意： 我使用的Python是Anaconda的Python 3.7发行版本，在shell里面进行了初始化(python和pip默认指向当前激活环境，而不是默认的python2)，所以文章中的python和pip请根
YOLOv3如何封装到ROS
小明的博客
03-10 565
最近想在ROS下调用Kinect实现YOLOv3目标检测，看到了一篇好的博文，可以用来学习。目前只实现了标准数据集的测试，还没有实现自己目标的检测。 参考链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/42124636
Linux+OpenCV3.4.3 下YOLOv3的训练、测试和封装
Tracy_Baker的博客
03-07 1748
寒假里因为项目需要用到YOLOv3，在网上找了很多linux下的配置教程，很多博主的博客里已经讲得很详细了，我这边重点将说明一下linux下的yolov3的封装，因为要给别人用，不可能提供源码的，都是封装成动态链接库给别人使用，而我在封装的过程中发现网络上的教程尤其是在linux下的封装并没有很详细，我这边在做一个补充说明，希望能帮助更多人少走弯路，也是对自己第一次独立完成这些工作做一个记录。 P...
ROS包的封装
qq_36394740的博客
11-05 324
在Catkin构建系统中，除了 ${CATKIN_PACKAGE_PREFIX_DESTINATION}，还有一些其他常用的安装目标变量，用于指定要将文件和目录安装到哪里。将如下install复制到每个package的CMakelist文件中，catkin_make 后catkin_make install后即可获取封装后的文件。这些变量的值由Catkin根据工作空间的结构和安装目标的不同类型自动设置。你可以使用这些变量来控制你的文件和目录安装到工作空间中的哪个位置。
【ROS进阶篇】第二讲 自定义头、源文件封装
lc1852109的博客
06-26 1215
本文主要分析了ROS系统下如何实现自定义头文件/源文件，并修改对应的编译规则完成封装。
yolov5的ros封装移植
weixin_42933461的博客
12-28 1284
yolov5_ros编译及踩坑处理
基于YOLOv5的ROS 2封装允许用户使用给定的模型文件和图像主题进行实时对象检测_yolov_ros2.zip
10-03
在本文件中提到的“基于YOLOv5的ROS 2封装”，是将YOLOv5模型适配进ROS 2（Robot Operating System 2）框架中，从而构建一个可以利用ROS 2进行对象检测的应用。ROS 2是一个用于机器人应用开发的开源框架，提供了一...
yolo3_ros:YOLOv3的python工具
05-16
ROS的YOLOv3 概述 这是的扩展使用ROS包装器实现YOLOv3作为ROS节点的功能的。 该节点是用Python编写的，并遵循原始darknet软件包中包含的示例。 该软件包已在Ubuntu 16.04和ROS Kinetic上进行了测试。 作者：王...
基于YOLOv5的ROS2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。.zip
12-24
图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测 图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测 图像检测图像检测图像检测图像检测图像...
封装yolo-windows为动态链接库-附件资源
03-02
封装yolo-windows为动态链接库-附件资源
封装yolo-windows为动态链接库
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小咸鱼_的博客
11-14 1万+
因为yolo的源码是c语言写的，所以移植到windows下还不算很难，就是要修改的地方比较多，后来在gitbub上找到别人修改好的代码： https://github.com/AlexeyAB/yolo-windows 在此基础上做了一些修改，并将代码封装成了动态库： （1）GPU+OPENCV版本 其中，CUDA版本为7.5，Opencv版本为2.4.10，配置好CUDA和Ope
ROS总结——ROS程序包（一）
YongqiangGao的专栏
03-07 3499
创建ROS程序包本博客是对http://wiki.ros.org/上ROS教程的学习总结，欢迎大家交流学习。1.catkin程序包组成 程序包要想称为catkin程序包必须符合以下要求： 该程序包必须包含catkin compliant package.xml文件 ，这个package.xml文件提供有关程序包的元信息。 程序包必须包含一个catkin 版本的CMakeLists.txt文件，而C
ubuntu20.04环境下将yolov3部署到ros中，并实现cuda加速
Chinglung_的博客
04-28 1008
1,先查看是否安装有cuda,我这里是cuda10.1，若没有，直接sudo apt-get下载就行。在darknet_ros.launch修改话题名，与摄像头节点发布的一致。6，报错gcc版本应该小于8，解决方法如下：先安装旧版本的，再修改试用版本。8，至此功能包的编译已经基本完成了，接下来调用电脑摄像头测试一下。3，进入src目录下，下载darknet_ros包，链接如下。2，官网下载对应版本的cudnn，需要注册。配置opencv，yolo，cuda等。9，最后一步，开始检测！
ros工作空间的接口封装与调用
luoyueer的博客
07-15 653
有时候需要将自己的ros工作空间打包成接口提供别人调用，这样可以有效保护自己的源代码
封装 YoloV5 detect.py 成 Python 库以供 python 程序使用
Kuang Da's Blog
02-17 5324
从 `whl` 文件夹或者从`Release`下载 `yolo_detectAPI-5.7-py3-none-any.whl` ，在下载目录内进入 Terminal 并切换至你要安装的 Python 环境。输入下面的命令安装 Python 库。这里需要注意，Python 环境需要 3.8 及以上版本才能使用。
YOLOv3论文笔记
coordinate的博客
03-26 6381
论文地址：YOLOv3: An Incremental Improvement 项目地址：darknet 0x00 Foreword 今天看到YOLOv3发布的信息，第一个反应就是，我×，我之前的模型还没有训练好，现在又出来一个(T_T)。 不过我对于YOLOv3的发布还是很激动的，因为我之前和大多数人一样，对于single-stage报以很小的期望了，但是今天的YOLOv3让我又重新...
ROS C++ Package打包成.so动态库以及使用方法
weixin_39566528的博客
04-28 1309
对于在测试阶段已经完成功能检测的C++ ROS包进行进一步的代码封装和打包
yolov11 ros
最新发布
03-15
目前关于 YOLOv11 的具体实现以及其与 ROS 集成的相关资料尚未广泛公开。然而，可以根据已有的 YOLO 版本（如 YOLOv8 和 YOLOv5）与 ROS 集成的经验来推测可能的方法。 ### 已知信息分析 YOLOv8 ROS 项目已经展示了如何将目标检测算法集成到 ROS 中[^1]。类似的思路也可以应用于其他版本的 YOLO 算法，前提是该版本具有可用的 Python 或 C++ 接口，并能够被封装为 ROS 节点。 对于 YOLOv11，假设它继承了之前版本的功能特性并提供了兼容接口，则可以通过以下方式将其集成至 ROS： --- ### 方法概述 #### 1. **环境准备** 确保安装必要的依赖项，包括但不限于： - ROS（推荐使用 Noetic 或更高版本） - Python 3.x 及 pip - PyTorch（如果 YOLOv11 基于 PyTorch 实现） - OpenCV（用于图像处理） ```bash sudo apt update && sudo apt install ros-noetic-desktop-full python3-pip pip3 install torch torchvision ultralytics opencv-python-headless ``` 上述命令适用于 Ubuntu 系统下的 ROS 安装和相关库配置[^2]。 #### 2. **获取 YOLOv11 模型** 下载官方发布的预训练模型权重文件或自行训练的新模型。通常情况下，这些模型会以 `.pt` 文件形式存在（如果是基于 PyTorch），或者可能是 ONNX 格式的导出文件。 #### 3. **创建 ROS 包** 新建一个 ROS 包作为项目的容器，其中包含节点逻辑和其他资源文件。 ```bash cd ~/catkin_ws/src catkin_create_pkg yolov11_ros std_msgs rospy cv_bridge ``` 此操作创建了一个名为 `yolov11_ros` 的包，包含了标准消息类型定义和支持脚本运行所需的基础工具。 #### 4. **编写核心代码** 开发主要负责加载模型、执行推理并将结果发布给订阅者的核心程序。以下是简化版示例代码片段： ```python import rospy from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError import cv2 from ultralytics import YOLO class YOLOv11Node: def __init__(self): self.bridge = CvBridge() self.image_subscriber = rospy.Subscriber("/camera/image_raw", Image, self.callback) self.model = YOLO("path/to/yolov11.pt") # 加载本地模型路径 def callback(self, data): try: frame = self.bridge.imgmsg_to_cv2(data, "bgr8") except CvBridgeError as e: rospy.logerr(e) results = self.model(frame)[0] # 执行前向传播 for result in results.boxes.data.tolist(): x1, y1, x2, y2, score, class_id = map(int, result[:6]) label = f"{results.names[class_id]} {score:.2f}" cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2) if __name__ == "__main__": rospy.init_node('yolov11_node', anonymous=True) node = YOLOv11Node() rospy.spin() ``` 这段代码实现了从摄像头接收原始图片流，在每帧上应用 YOLOv11 进行预测，并绘制边界框返回可视化效果。 #### 5. **测试与优化** 完成初步部署后需反复调试参数设置直至满足性能需求；同时考虑硬件加速手段比如 GPU 计算提升效率。 --- ### 注意事项 尽管以上流程针对假定条件设计，实际操作还需参照正式文档确认细节差异之处。另外值得注意的是并非所有新推出的框架都会立即获得社区支持形成成熟解决方案因此有时需要等待一段时间才能见到更完善的第三方贡献成果出现。
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