一、环境：

• ubuntu18.04
• ros melodic
• yolov5 6.0

二、安装

1. ubuntu18.04:下载VMware虚拟机，安装Ubuntu18.04镜像系统
2. ros-melodic:可以前往fishros体验一键安装（真的好用，妥妥的傻瓜安装）

小鱼的一键安装系列 | 鱼香ROS (fishros.org.cn)

3. 在ros中安装usb-cam功能包：在ROS中，你可以使用usb_cam包来连接和使用电脑的摄像头。

首先，你需要安装usb_cam包。你可以使用以下命令在终端中安装该包：

sudo apt-get install ros-<distro>-usb-cam

其中，<distro>是你当前的ROS发行版，比如Melodic、Noetic等。

安装完成后，在终端中输入以下命令来启动usb_cam节点：

roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch

这会启动usb_cam节点，并将摄像头的图像发布到ROS的/usb_cam/image_raw主题上。

你可以在终端中使用rqt_image_view工具来查看摄像头的图像。在新的终端中输入以下命令：

rosrun rqt_image_view rqt_image_view

这将打开一个图像查看器，它会订阅/usb_cam/image_raw主题并显示摄像头的实时图像。

4. 下载ros_yolo:(qianmin/yolov5_ROS: ROS使用YOLOv5 run YOLOv5 in ROS (github.com))
5. 把ros_yolo放到你的catkin_ws/src中
6. 在Ubuntu 18.04上安装用于Yolov5模型推理的CPU环境，可以按照以下步骤进行：

• 安装Anaconda：打开终端并执行以下命令：

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

• 创建新的conda环境：在终端中输入以下命令来创建一个名为yolov5的新环境并激活它：

conda create -n yolov5 python=3.8
conda activate yolov5

• 安装所需的Python库：在激活的yolov5环境下，执行以下命令安装所需的Python库：

pip install torch torchvision opencv-python matplotlib

• 下载Yolov5：在终端中输入以下命令以克隆Yolov5仓库：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git

• 测试Yolov5模型：现在可以运行一个测试脚本来验证您的模型是否正确运行：

python yolov5/detect.py --source 0 --weights yolov5s.pt --conf 0.4

这会打开您的计算机的摄像头，并使用yolov5s.pt权重文件来检测摄像头中的对象。设置--source参数以指定输入源，例如视频文件名或图像文件夹名，设置--weights参数以指定使用的权重文件，以--conf参数指定置信度阈值（默认为0,25）。

以上步骤完成后，您就可以在您的Ubuntu18.04计算机上进行Yolov5模型推理了。

7. 依次运行：

   roscore
   

   roslaunch usb-cam usb-cam-node
   

   rosrun ros_yolo final_yolo
   

   就可以在ros中使用yolov5推理目标了

8. 测试效果

参考：qianmin/yolov5_ROS: ROS使用YOLOv5 run YOLOv5 in ROS (github.com)