使用YOLO进行物体识别+ubuntu16.04+ROS

进行了一个星期的探索终于成功了。

简单进行一下整理思路:

1. 电脑必须安装git,然后在自己电脑上生成密钥,这里具体方法百度,默认大家都会了。

2. 生成密钥之后在home文件夹下找到.ssh文件夹,如果没用找到的话按ctrl+H会显示隐藏目录,打开.ssh文件之后

使用YOLO进行物体识别+ubuntu16.04+ROS

找到id_rsa.pub复制里边的内容。

3. 注册一个github帐号,导入密钥文件

使用YOLO进行物体识别+ubuntu16.04+ROS

进入settings

如下图:

使用YOLO进行物体识别+ubuntu16.04+ROS

使用YOLO进行物体识别+ubuntu16.04+ROS

把我们复制的东西粘贴进去点击添加按钮即可。

4. 这里可能配置一下opencv环境和boost版本5.0以上,因为我之前已经配置过了,我这里就进行跳过,如果读者没用配置可以自行百度配置,几步操作很简单的。

5. 进入工作区间下的src目录:

git clone --recursive git@github.com:leggedrobotics/darknet_ros.git

 

6. 退出src目录进行编译:

catkin_make -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

7.进入/darknet_ros/config/

查看ros.yaml如下,修改为自己的摄像头话题。

subscribers:

  camera_reading:
    topic: /usb_cam/image_raw
    queue_size: 1

actions:

  camera_reading:
    name: /darknet_ros/check_for_objects

publishers:

  object_detector:
    topic: /darknet_ros/found_object
    queue_size: 1
    latch: false

  bounding_boxes:
    topic: /darknet_ros/bounding_boxes
    queue_size: 1
    latch: false

  detection_image:
    topic: /darknet_ros/detection_image
    queue_size: 1
    latch: true

image_view:

  enable_opencv: true
  wait_key_delay: 1
  enable_console_output: true

 

8. 启动主节点,然后启动摄像头,启动识别。

roscore
roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch
roslaunch darknet_ros darknet_ros.launch

效果如下:

使用YOLO进行物体识别+ubuntu16.04+ROS

 

 

 

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