yolov8-melodic-anconda-torch环境配置及目标检测

1、基础环境安装

安装配置cuda、Anconda等环境，具体安装参考如下：
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45702256/article/details/142555187

2、torch安装

下载链接：https://pytorch.org/
根据配置下载对应版本，CUDA11.4 可用11.3下的安装包

conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch

3、opencv安装

# 打开虚拟环境
setconda
# 激活虚拟环境
conda activate yolov8 
# 安装opencv
pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python

4、创建yolov8虚拟环境及其涉及的操作

# 打开虚拟环境
setconda
# 创建虚拟环境
conda create -n yolov8 python=3.8
# 激活虚拟环境
conda activate yolov8 
# 推出虚拟环境
conda deactivate yolov8
# 安装数据包，在yolov8虚拟环境下直接安装
conda install scrapy==1.3
# 安装数据包，在conda指定的某个环境中安装包
conda install -n 环境名 包名 

根据ros环境设置ip，避免出现roscore无法打开情况

setconda
conda activate yolov8
export ROS_HOSTNAME=localhost
export ROS_MASTER_URI=http://localhost:11311

5、创建工作空间

mkdir -p ~/artrc_catkin/src
cd ~/artrc_catkin/src
catkin_init_workspace
cd ~/artrc_catkin
catkin_make

6、配置yolov8

1.下载对应的安装包

cd ~/artrc_catkin/src
git clone https://github.com/Gaofan666/Yolov8_ros.git

2.更新ultralytics和weights

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git

weights文件夹下默认有一个yolov8s.pt，在官网下载并更换

https://github.com/ultralytics/ultralytics?tab=readme-ov-file

3.安装rospkg

# 进入yolov8虚拟环境
conda activate yolov8 
# 安装rospkg
pip install rospkg
# 安装ultralytics
pip install ultralytics

5.指定yolov8对应解释器

查看python对应位置

setconda
conda activate yolov8
whereis python

修改yolov8的python可执行文件，文件开头的 /usr/bin python 替换为yolov8虚拟环境的解释器的位置

#!/home/wyh/.conda/envs/yolov8/bin/python3.8