return prediction information for ros2 autonomous driving from image and depth map
Project description
YOLOv8_for_ROS2
ROS2 강의에서 YOLOv8 사물인식 파트에 대한 강의 자료
Ubuntu 20.04, 22.04 초기 설정 및 YOLOv8 환경 구축
처음 우분투 세팅
sudo apt update
sudo apt upgrade
sudo apt install python3-pip
sudo apt install python3.8-venv
가상환경 만들고 실행하기
python3.8 -m venv yolo
source yolo/bin/activate
ROS2를 위한 YOLOv8 패키지 설치하기
pip3 install ros2_object_detection
패키지가 제대로 설치되었는지 확인하기
source yolo/bin/activate
python
여기서 아래 처럼 출력되면 문제 없음(컴퓨터 환경에 따라 GPU를 사용할 수 없는 환경일 수도 있음)
>>> from ros2_object_detection import Custom_YOLOv8
>>> custom_YOLOv8 = Custom_YOLOv8()
자세한 기능 사용법 안내: https://github.com/Nyan-SouthKorea/YOLOv8_for_ROS2
GPU 사용 가능
Downloading https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.2.0/yolov8n.pt to 'yolov8n.pt'...
100%|██████████████████████████████| 6.23M/6.23M [00:00<00:00, 11.3MB/s]
강의 자료 코드 로컬에 불러오기
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우분투 터미널 실행
mkdir YOLOv8_ROS2 cd YOLOv8_ROS2 git clone https://github.com/Nyan-SouthKorea/YOLOv8_for_ROS2.git
clone된 해당 폴더로 이동
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VS코드 실행(방금 위에서 생성한 yolo 가상환경 연결하기)
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Ctrl + Shift + p 버튼을 누르고 "interpreter" 라고 검색하면 아래의 버튼으로 유도됨
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Enter interpreter path 선택
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Find -> .. -> yolo -> bin -> python3 선택
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VS코드 종료 후 재 실행
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아무 코드나 실행해보자. 이 때 select interpreter에서 yolo가 보이면 선택
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이후 VS코드 관련 extension을 설치하라는 안내가 나오면 모두 설치해준다. 그리고 실행이 안되면 VS코드 재실행 반복
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우리가 만든 yolo라는 가상환경으로 코드를 돌릴 수 있도록 설정 마침
테스트 코드
from ros2_object_detection import Custom_YOLOv8
import cv2
import numpy as np
custom_YOLOv8 = Custom_YOLOv8(model_name='yolov8n.pt', filter=['person'])
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 웹캠 수신
ret, img = cap.read()
if ret == False:
print('웹캠 수신 안됨')
break
# 더미 depth파일 생성
h, w, c = img.shape
depth_map = np.random.randint(0, 256, (w, h), dtype=np.uint8)
# 인퍼런스
ret, dic_list = custom_YOLOv8.run(img, depth_map)
if ret:
print(dic_list)
else:
print('감지 내역 없음')
draw_img = custom_YOLOv8.draw()
cv2.imshow('test', draw_img)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
cv2.destroyAllWindows()
custom_YOLOv8.stop()
break
라이센스
YOLOv8 라이센스를 따릅니다. https://github.com/ultralytics/ultralytics
관련 링크
github : https://github.com/Nyan-SouthKorea/YOLOv8_for_ROS2
pypi : https://pypi.org/project/ros2-object-detection/
Naver Blog : https://blog.naver.com/112fkdldjs
Project details
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Details for the file ros2_object_detection-1.0.3.tar.gz
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- Download URL: ros2_object_detection-1.0.3.tar.gz
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- Size: 17.8 kB
- Tags: Source
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/5.1.0 CPython/3.10.14
File hashes
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | f6a3756fcddd8d9ecff876358089fbd53bda117fdcbbf358581dae79ae775234 |
|
MD5 | 8895c10a9f9131f4511674b2140c40c4 |
|
BLAKE2b-256 | 61fed1fa9f7d9fd21f8789fe6531e208554f6872fb299809b2842c29d89d1d18 |
File details
Details for the file ros2_object_detection-1.0.3-py3-none-any.whl
.
File metadata
- Download URL: ros2_object_detection-1.0.3-py3-none-any.whl
- Upload date:
- Size: 18.6 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/5.1.0 CPython/3.10.14
File hashes
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 7fe535ec8836c2f6b82370b7d2f14029254ad8a9b09d00a72d2c8d6ce0878429 |
|
MD5 | c6fe8741e6bbedd128e0820cf39d38de |
|
BLAKE2b-256 | 5959624df4af535abb7873030e0f0c135e6027ccaddb1cad4f1d7e759b75465e |