ubuntu18.04复现yolo v8之最终章,realsenseD435i+yolo v8完美运行

背景:上一篇博客我们已经为复现yolov8配置好了环境,如果前面的工作顺利进行,我们已经完成了90%(学习类程序最难的是环境配置)。

接下来将正式下载yolov8的相关代码,以及进行realsenseD435i相机+yolo v8的demo演示。

系统:ubuntu18.04

ROS:melodic

相机型号:Intel realsenseD435i

pytorch及python版本要求(上一篇博客已经完成):
Pip install the ultralytics package including all requirements in a Python>=3.8 environment with PyTorch>=1.8.

一、三步法创建一个ROS工作空间:

c 复制代码
mkdir -p ~/cat_ws/src
cd ~/cat_ws/src/
catkin_init_workspace 
cd ..
catkin_make

二、下载yolo v8程序

a.激活conda环境

c 复制代码
conda activate yolov8

b.安装以下依赖

c 复制代码
pip install ultralytics
pip install rospkg

c.进入工作空间src文件夹,安装Yolov8_ROS

程序链接:https://github.com/qq44642754a/Yolov8_ros

c 复制代码
cd cat_ws/src

git clone https://github.com/qq44642754a/Yolov8_ros.git

cd ..

catkin_make

至此,yolo v8已配置完成。

三、realsenseD435i相机+yolo v8联合运行demo

a.这里假设你已经安装了realsense驱动及realsense-ros,还没安装的可以参考我的博客ubuntu18.04安装Realsense D435i相机SDK及realsense-ros记录,为后期运行yolo v5作准备

b.详细运行realsenseD435i相机+yolo v8步骤:

c 复制代码
#1.使用usb将realsenseD435i相机插入电脑

#2.打开终端,激活conda环境
conda activate yolov8

#3.进入工作空间运行yolov8命令,直到终端出现waiting for image.进行下一步
cd cat_ws/src
roslaunch yolov8_ros yolo_v8.launch

#4.重新打开一个终端,打开相机程序
cd cat_ws/src
roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch

至此,就可看到yolov8的检测效果,如下图所示

完美~~~

相关推荐
叶子2024227 小时前
学习使用YOLO的predict函数使用
人工智能·学习·yolo
一勺汤14 小时前
YOLO12 改进|融入 Mamba 架构:插入视觉状态空间模块 VSS Block 的硬核升级
yolo·计算机视觉·mamba·yolov12·yolo12·yolo12该机·yolo12 mamba
蹦蹦跳跳真可爱5891 天前
Python----目标检测(使用YOLO 模型进行线程安全推理和流媒体源)
人工智能·python·yolo·目标检测·目标跟踪
蹦蹦跳跳真可爱5891 天前
Python----目标检测(训练YOLOV8网络)
人工智能·python·yolo·目标检测
孤独野指针*P2 天前
释放模型潜力:浅谈目标检测微调技术(Fine-tuning)
人工智能·深度学习·yolo·计算机视觉·目标跟踪
蹦蹦跳跳真可爱5892 天前
Python----目标检测(YOLO简介)
人工智能·python·yolo·目标检测·计算机视觉·目标跟踪
蹦蹦跳跳真可爱5892 天前
Python----目标检测(《YOLOv3:AnIncrementalImprovement》和YOLO-V3的原理与网络结构)
人工智能·python·深度学习·神经网络·yolo·目标检测·目标跟踪
Coovally AI模型快速验证2 天前
AI+无人机如何守护濒危物种?YOLOv8实现95%精准识别
人工智能·神经网络·yolo·目标检测·无人机·cocos2d
Mrs.Gril2 天前
RKNN3588上部署 RTDETRV2
深度学习·yolo·rknn·rtdetr
FL16238631293 天前
[yolov11改进系列]基于yolov11引入可变形注意力DAttention的python源码+训练源码
yolo