zed-yolo 例程 --目标检测

设备：zed2

系统：ubuntu18.04

目标：在Agv上实现目标检测与跟踪，即需要知道相机坐标系下目标的三维坐标位置，为实现该功能，拟使用zed-yolo先完成目标检测，与Ros发布的消息结合，用于agv控制所需的目标点

这篇主要介绍一下所需安装的环境和中间出现的一些需要注意的点

1.安装Cuda和cudnn

花了一上午时间解决cuda和cudnn的版本问题

因为从zed-yolo的read me 中似乎对版本没有要求，笔记本系统本来装的是cuda11.0的版本，cudnn是v8的版本，但后续安装Darknet发现

* both Windows and Linux
* both OpenCV 2.x.x and OpenCV <= 3.4.0 (3.4.1 and higher isn't supported)
* both cuDNN v5-v7
* CUDA >= 7.5
* also create SO-library on Linux and DLL-library on Windows

重新安装了cuda10.2和cudnn7.6.5

cuda在官网下载：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

历史各种版本：
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

选择 runfile(local)安装

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

添加环境变量（并没有去卸载cuda11.0，多个版本cuda是可以共存的）

1.gedit   ~/.bashrc
2.export CUDA_HOME=/usr/local/cuda 
3.export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin 
4.export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

如果像我一样，原来有装过cuda，将bash.rc文件中的11.0改为10.2即可，最后别忘了

source ~/.bashrc

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download  cudnn的下载官网，但需要注册后才能下载

下载 cuDNN Library for linux

​

sudo tar  -zxvf  cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ 
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h 

​

替换完成后，一定要建立一下新版本的软链接，尤其像我这样之前装了其他版本的cuda和cudnn（或者也在cuda-10.2文件夹中也进行如下操作）

cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod +r libcudnn.so.7.6.5
sudo ln -sf libcudnn.so.7.6.5 libcudnn.so.7
sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so   
sudo ldconfig    

更换完成后可以查看cudnn版本

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

2.安装zed-sdk

进入网站https://www.stereolabs.com/developers/release/

根据你的ubuntu版本和cuda版本下载sdk

ZED_SDK_Ubuntu18_cuda10.2_v3.5.0.run

  chmod +x ZED_SDK_Ubuntu18_cuda10.2_v3.5.0.run
  ./ZED_SDK_Ubuntu18_cuda10.2_v3.5.0.run

3. 安装python-api

[ZED Python 3 wrapper](https://github.com/stereolabs/zed-python)

python -m pip install cython numpy
python -m pip install opencv-python pyopengl
$ cd "/usr/local/zed/"
$ python get_python_api.py
# The script displays the detected platform versions
    CUDA 10.0
    Platform ubuntu18
    ZED 3.1
    Python 3.7
    # Downloads the whl package
    Downloading python package from https://download.stereolabs.com/zedsdk/3.1/ubuntu18/cu100/py37 ...
# Gives instruction on how to install the downloaded package
    File saved into pyzed-3.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
    To install it run :
      python3 -m pip install pyzed-3.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
```

按要求装即可，最好conda环境创建时是Python3.6版本，用Python3.8时中间有出现错误，最后

$ python3 -m pip install pyzed-3.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

出现

    Processing ./pyzed-3.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
    Installing collected packages: pyzed
    Successfully installed pyzed-3.1
```

即表示安装成功

4.安装Darknet（cmake版本要求3.18以上）

 cd libdarknet
  make -j4

若前面环境装的没有问题，这一步应该不会出错

5.进入samples，运行yovo

先下载

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights

To launch the ZED with YOLO simply run the script :(运行这一步）

  python3 darknet_zed.py

The input parameters can be changed using the command line :

        python3 darknet_zed.py -c  -w  -m  -t  -s 

For instance :

        python3 darknet_zed.py -c cfg/yolov3.cfg -w yolov3.weights -m cfg/coco.data -t 0.5

To display the help :

        python3 darknet_zed.py -h

其实目前我还是存在一些问题，打开后出现核心转储的错误，可能检测两秒就自动关闭了，正在想办法调整