[Yolov5] 将 yolov5 模型部署在 Ubuntu 上的 ROS

我用的是 yolov5 v6.0 版本。

虚拟机为 VM。

Ubuntu 的版本是 20.04。

相应的 onnx 各种包的版本如下图。

 1）导出 onnx 格式的模型。

        TIPS: 一定要加 --weights yolov5s.pt ，否则将从 Yolov5 的官网下载最新的你现在使用 yolov5 的对应的权重文件，而这权重文件的版本可能不会和你的 yolov5 的版本相对应，臂如你的 yolov5 是 v5 版本的，而下载的权重文件是 v7 版本的，而你拿这个权重文件去推理官方给的图片时，Pycharm 就会出现报错。

python export.py --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1 --dyn
amic

python -m onnxsim input_onnx_model output_onnx_model

 会得到结果如下：

 出现以上结果，就证明模型已经成功导出。

2）简化模型。

python -m onnxsim input_onnx_model output_onnx_model

eg: python -m onnxsim yolov5s.onnx sim_yolov5s.onnx

 会得到结果如下：

  出现以上结果，就证明模型已经成功简化。

3）创建相应的软件包。

catkin_create_pkg yolov5_detect cv_bridge rospy sensor_msgs

 4) 编译生成软件包（在工作空间的根路径下执行）。

catkin_make

5）连接 usb 摄像头（也可以使用笔记本摄像头，本文用 usb 摄像头做示例）：

        1）点击 VM 软件上方的选项的 “虚拟机” 选项，再点击 “可移动设备” 选项，再点击 “Sunplus Innovation USB2.0 Camera” (本人设备的名称) 选项，最后点击 “连接主机” 选项。

        （ “Sunplus Innovation USB2.0 Camera” 选项的下边的 “IMC Networks Integrated Camera” 就是笔记本摄像头，也可以选择它）

        2）查看虚拟机是否正确的连接上了外接的 usb 摄像头。

ls /dev/video*

显示 /dev/video1 就证明已经连接上了 usb 摄像头。

        3）特殊情况：可能不正常显示 “Sunplus Innovation USB2.0 Camera” 选项。这可能是因为没有开启 “VMware USB Arbitration Service” 服务。

解决方法：[Ctrl]+[Alt]+[Del] 打开任务管理器，然后点击 “服务” 选项。在“名称”那栏找到“VMware USB Arbitration Service” ，然后右击->“启动”。即可。

                

这时应该能正常看到  “Sunplus Innovation USB2.0 Camera” 选项。

6) 在刚创建的软件包 yolov5_detect 下新建一个 scripts 文件夹用于存放 Python 文件, 然后在 scripts 中用 Python 编写用 onnx 模型推理视频的节点。

以下为源码：

#!/usr/bin/env python3
import os # must import "os"
import rospy
import cv2
from sensor_msgs.msg import Image
from cv_bridge import CvBridge
import numpy as np
import onnxruntime as ort

class ObjectDetector:
    """ Class of Object detecting """
    
    def __init__(self, model_path):
        self.model_path = model_path
        self.session = ort.InferenceSession(model_path) # find model by path.
        self.input_name = self.session.get_inputs()[0].name
        self.output_names = [o.name for o in self.session.get_outputs()]
        self.bridge = CvBridge() # Tool of transforming ROS Image message into OpenCV message, which is convinent to dispose images.
        # create a ROS publisher class named "self.publisher", which publish ROS message of tyoe "image" to topic"/detections". queue_size=1 indicates the publisher queue has a size of 1.
        self.publisher = rospy.Publisher('/detections', Image, queue_size=1)
        
    def detect(self, image):
        # Convert ROS image message to OpenCV format
        cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(image, desired_encoding='rgb8')
        
        # Preprocess image
        # Use transpose function to transform dimension of "resized_image" (height, width, channels) to a dimension (channels, height, width) in order to match with input format of model.
        # 使用np.expand_dims函数将维度为1的新轴添加到input_data的第0维，以将其转换为模型期望的四维张量格式(batch_size, channels, height, width)。
        # 将input_data的数据类型转换为np.float32并将其值缩放到[0,1]范围内。这是因为模型在训练时是在此范围内的像素值上训练的。
        resized_image = cv2.resize(cv_image, (416, 416))
        input_data = np.expand_dims(resized_image.transpose((2, 0, 1)), axis=0).astype(np.float32) / 255.0
        
        # Run inference
        outputs = self.session.run(self.output_names, {self.input_name: input_data})
        
        # Postprocess outputs
        # Here you can implement your own logic to extract object detection results from the model outputs
        # need to be improved.
        
        # Visualize results
        # Here you can implement your own logic to draw bounding boxes, labels, etc. on the input image
        # need to be improved.
        
        # Publish detection results
        detection_image = self.bridge.cv2_to_imgmsg(cv_image, encoding='rgb8')
        self.publisher.publish(detection_image)

def main():
    # Initialize ROS node
    rospy.init_node('object_detector')
    
    # Load ONNX model
    model_path = '/home/davin/yolov5_test/src/yolov5_detect/sim_yolov5s.onnx' # The absolute path to your own onnx file.
    detector = ObjectDetector(model_path)
    
    # Subscribe to input image topic
    input_topic = '/usb_cam/image_raw' # the topic name of image message from usb-cam node.
    image_subscriber = rospy.Subscriber(input_topic, Image, detector.detect)
    
    # Spin ROS node
    rospy.spin()

if __name__ == '__main__':
    main()

我这个代码中的需要更改的代码的地方有两处：

first）onnx 模型绝对路径。

        如果你不知道自己的 onnx 模型的绝对路径，可以通过我的方法来找它的绝对路径：

                1）把 onnx 文件放在 yolov5_detect 文件夹下。

                2）在该文件夹下进入终端，再进入 Python。

python

                 3）再导入 os 包。

import os

                4) 使用 os.path.abspath()方法获取文件的绝对路径。

os.path.abspath('')

Second）摄像头话题名。

7）设置你的 Python 文件的权限（进入 scripts 文件夹）,不然 ROS 使用不了这个文件。

chmod +x .py

8）在 Ubuntu 中安装通过 ROS 使用 USB 摄像头的 ROS 包：usb-cam（这个包也可以使用笔记本摄像头）。

sudo apt-get install ros--usb-cam

9）运行 usb_cam 节点：在终端中输入以下命令来运行usb_cam节点（将摄像头连接到计算机，并确保它可以正常工作）。

roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch

如果一切正常，界面中会出现摄像头画面。

同时可以查看是否正确发布话题了。

rostopic list

 

TIPS: 在该 launch 文件中已经包含启动 ROS Master 的代码，不必另开一个终端来开启 ROS Master。 

10）进入你创建的 ROS 工作空间，source 环境变量。

seource devel/setup.bash

11）再重新构建该工作空间。

catkin_make

 12）接下来启动你自己创建的 onnx 模型推理节点。

rosrun yolov5_detect detector2.py

没有报错就说明节点启动成功。

13）查看通过推理节点发布的话题。

rostopic list

发现多了 /detections 话题。

 14）查看话题内容。

rostopic echo /topic_name

出现密密麻麻的数字证明节点已经成功解析了图像。

15）可以查看话题的数据类型。

rostopic info /topic_name

至此，我们已经成功将 yolov5 的模型结合到了 ROS 中。

关于在 ROS 上用 Onnx 模型来实时检测摄像头中的物体类别名，详见笔者的另一篇文章。