yolov5-ros模型结合zed2相机部署在 Ubuntu系统

前言

本篇文章主要讲解yolov5-ros模型结合zed2相机进行实时检测，经改进实现了红绿灯检测，并输出检测类别与置信度！

一、环境配置

1、安装

下载地址：https://www.anaconda.com/download#

进入下载完成目录，输入以下指令：

py 复制代码

bash Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh

（1）继续按ENTER

（2）选yes后回车

（3）选择默认安装位置

（4）安装完成后出现是否启动默认环境，选择yes后回车,安装完成

（5）安装完成再次打开终端可以看到前面的base

2、加速

（1）终端输入以下命令

py 复制代码

sudo gedit ~/.condarc

（2）打开的文本中输入以下内容：

py 复制代码

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

换源：

3、创建、激活yolov5虚拟环境

py 复制代码

conda create -n yolov5 python=3.8
conda activate yolov5

4、安装torch

（1）pip安装加速，终端输入如下命令：

py 复制代码

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

（2）选择与cuda版本匹配的torch

（3）选择合适的版本

py 复制代码

conda install pytorch==2.2.0 torchvision==0.17.0 torchaudio==2.2.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

安装完成！

5、yolov5配置

py 复制代码

mkdir workspace && cd workspace
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5/
pip install -r requirements.txt

二、zed2驱动安装

zed2相机驱动安装见：Ubuntu18.04下ZED2结合ORB_SLAM2在ROS下运行

验证,打开三个终端，分别输入以下内容：

py 复制代码

roscore

py 复制代码

roslaunch zed_wrapper zed2.launch

py 复制代码

rqt_image_view

效果如下：

可以看到到这相机的驱动安装完成，并且可以选择相机运行的不同节点！

三、yolov5-ros功能包配置

第一步：下载yolov5-ros功能包，将其放入编译完成的catkin_ws/src目录下

下载地址：git clone https://github.com/qq44642754a/Yolov5_ros.git

py 复制代码

cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/qq44642754a/Yolov5_ros.git
conda activate yolov5 //进入虚拟空间
cd ~/catkin_ws
catkin_make
source devel/setup.sh

第二步：修改launch文件

进行下载的yolov5-ros功能包下找到yolo_v5.launch文件，修改图像话题节点

四、运行官方权重文件

打开三个终端，输入以下内容：

py 复制代码

roscore
roslaunch zed_wrapper zed2.launch    //打开相机
roslaunch yolov5_ros yolo_v5.launch  //运行yolov5

运行效果如下：

节点可视化：

查看ros话题

四、运行自己权重文件

上一段完整的浮现了官方权重文件的运行效果，接下来将使用自己训练的权重文件进行检测～

第一步：在yolov5_ros.launch文件中更换权重路径：

再次运行以上三个指令：

可以会出现的报错：

由于yolov5版本不同，出现的模块缺少问题，替换原始yolo.py

再次运行，检测效果：