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
LIUDAN'S WORLD10 小时前
YOLOv3实践教程:使用预训练模型进行目标检测
人工智能·深度学习·yolo·计算机视觉
LIUDAN'S WORLD10 小时前
YOLOv2 快速入门与核心概念:更快、更准的目标检测利器
人工智能·yolo·目标检测
知来者逆1 天前
计算机视觉——基于 Yolov8 目标检测与 OpenCV 光流实现目标追踪
深度学习·yolo·目标检测·计算机视觉·yolov8·目标追踪
DragonnAi1 天前
基于项目管理的轻量级目标检测自动标注系统【基于 YOLOV8】
人工智能·yolo·目标检测
zy_destiny2 天前
【非机动车检测】用YOLOv8实现非机动车及驾驶人佩戴安全帽检测
人工智能·python·算法·yolo·机器学习·安全帽·非机动车
unix2linux2 天前
YOLO v5 Series - HTTP-FLV - FFmpeg & (HTML5 + FLV.js ) Integrating
yolo·http·ffmpeg
向哆哆2 天前
BiFPN与RepViT协同机制在YOLOv8目标检测中的应用与优化
人工智能·深度学习·yolo·目标检测·yolov8
知来者逆3 天前
计算机视觉——基于YOLOV8 的人体姿态估计训练与推理
深度学习·yolo·计算机视觉·yolov8·姿态估计
DragonnAi3 天前
猫咪如厕检测与分类识别系统系列【六】分类模型训练+混合检测分类+未知目标自动更新
人工智能·python·yolo·目标检测·计算机视觉·分类·数据挖掘
Wiktok3 天前
YOLO 的 data.yaml 配置文件路径解析
深度学习·yolo·机器学习