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在小强上使用Yolo进行物体识别


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    物体识别是指讲图片中的物体识别出来,包括物体的位置和类别。
    以下面的图片为例

    0_1532150875333_46a44b9c-0888-4f7b-a1ff-2382bb58cf48-image.png

    可以看出程序成功找出了图片中的自行车,狗和卡车。

    Yolo是一个很高效的物体识别程序,在有Nvida GPU和CUDA的情况下可以做到实时处理。由于小强没有Nvidia GPU,只能采用CPU运行,速度会比较慢。下面是安装和使用方法。

    下载和编译程序

    cd [到你的工作空间]/src
    git clone --recursive https://github.com/BluewhaleRobot/darknet_ros
    cd ..
    catkin_make -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
    

    等待编译完成。注意编译过程中要有网络连接。程序会在编译的时候自动从网络下载yolo的训练模型数据。

    参数配置

    主要的参数位于ros.yaml

    其中 camera_reading topic是图像的接收话题,小强上设置为/camera_node/image_raw就可以了。
    默认启动程序后会有一个显示图像的窗口,如果不想打开可以设置 enable_opencv 为 false
    默认Yolo的输出会在终端显示,可以通过设置enable_console_output false 禁用。

    运行程序

    roslaunch darknet_ros yolo_v3.launch 
    

    一切正常就可以看到输出的图像了

    0_1532152482972_yolo.png