从Gitee上部署视觉工程到Linux虚拟机

一、环境配置

Ubuntu20.04 + ROS1.noetic

1.下载好Ubuntu镜像并安装。

参考：ubuntu20.04 安装教程_ubuntu20.04安装教程-CSDN博客

2.用鱼香ros安装ROS1.noetic

参考：ROS的最简单安装——鱼香一键安装_鱼香ros一键安装-CSDN博客

二、克隆前的准备

1.软件安装

安装VSCode用于调试代码

可以用鱼香ROS一键安装：

wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros

2.安装OPenCV4.5.5版本

sudo pip install opencv-python==4.5.5.64 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

三、克隆工程

1.如果电脑初次使用Gitee需要注册账号和邮箱，尽量与Gitee账号一致

git config --global user.name '白泽' 
git config --global user.email '106*******@qq.com'

2.初次使用SSH进行代码克隆、推送等操作时，需完成 SSH 配置（这里需要回车三次）

ssh-keygen -t rsa

Generating public/private ed25519 key pair.
Enter file in which to save the key (/home/git/.ssh/id_rsa.pub):
#在此处回车
Enter passphrase (empty for no passphrase):
#在此处回车
Enter same passphrase again:
#在此处回车
Your identification has been saved in /home/git/.ssh/id_rsa.pub
Your public key has been saved in /home/git/.ssh/id_rsa.pub
The key fingerprint is:
SHA256:ohDd0OK5WG2dx4gST/j35HjvlJlGHvihyY+Msl6IC8I Gitee SSH Key
The key's randomart image is:
+--[ED25519 256]--+
|    .o           |
|   .+oo          |
|  ...O.o +       |
|   .= * = +.     |
|  .o +..S*. +    |
|. ...o o..+* *   |
|.E. o . ..+.O    |
| . . ... o =.    |
|    ..oo. o.o    |
+----[SHA256]-----+

3. 使用命令获取到公钥的内容，然后复制到Gitee的公钥设置中

cat ~/.ssh/id_rsa.pub

打开Gitee>设置>安全设置>SSH公钥，把复制的公钥粘贴进去点击确认即可

4.在Ubuntu20.04中打开终端，输入命令来创建一个工作空间

mkdir -p ~/rmVision/src
cd ~/rmVision

5. 通过SSH来拉取工程

git clone [email protected]:kehaunjack/rm-vision.git src

6.编译工程

catkin_make

7.激活工程

source ~/rmVision/devel/setup.bash

ps：每新打开一个终端，就要激活一遍工程。否则会出现报错。

类似这样（输入什么，就会提示找不到什么）：

阐述：这是在为当前的终端设置ROS环境变量。

ROS正常运行需要设置一些环境变量。

setup.bash

中包含

ROS_PACKAGE_PATH、

ROS_MASTER_URI

、

ROS_PACKAGE_PATH

、

PYTHONPATH

等环境变量。

（1）**

setup.bash

文件包含了设置环境变量的指令。**这些环境变量告诉ROS和其他系统工具如何找到和使用你的ROS工作空间中的包和节点。

（2）当你运行

source

命令时，它会将你的工作空间中的

rmVision

包**添加到

ROS_PACKAGE_PATH

中，这样ROS就可以找到并使用这个包了。**

（3）临时设置和永久设置。

source

命令的效果只对当前的shell会话有效。如果你关闭了终端或者**打开一个新的终端窗口，你需要再次运行

source

命令来设置环境变量。此处为临时设置。**如果你希望每次打开终端时自动设置这些环境变量，你可以将

source

命令添加到你的

~/.bashrc

文件中。这样，每次打开新的终端时，环境变量都会自动设置。这就是永久设置。

8.将激活命令添加到~/.bashrc文件

（永久设置后，每次打开终端时自动设置这些环境变量，你可以将

source

命令添加到你的

~/.bashrc

文件中。这样，每次打开新的终端时，环境变量都会自动设置。这样不用每开一个新的终端就激活一次。）

echo "source ~/rmVision/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc

四、运行

1.Python文件需给予可执行权限后，才可使用rosrun命令执行

可以先查看文件权限

ls -l 你要运行的文件.py

如果没有可执行权限，可以用chmod命令添加可执行权限

chmod +x 你要运行的文件.py

2.启用ROS内核

打开第一个终端，用来挂ROS的内核启动页面。

roscore

出现这个页面就是启用成功了，把这个窗口挂在后台。打开一个新的终端进行下一步。

3.启用rviz可视化工具，在File中打开 auto_aim/param_files/autoAim.rviz。

在第二个终端中，输入命令rviz打开工具。

rviz

找到File，然后打开 auto_aim/param_files/autoAim.rviz。

4.可以看一下ROS节点的命令行帮助信息，了解用法和参数信息。（非必须步骤，但是建议打开了解一下）

rosrun camera usb_camera.py -h

5.发布话题和运行自瞄程序

5.1 发布前的准备。

（1）检查虚拟机是否连接了相机。

（2）查看虚拟机设置选项，检查虚拟机USB接口是否为3.0及以上的接口。如果不是，要更改好。

如果上述配置没做好，会报错。

出现这种情况，返回上一步重新检查。

5.2 发布相机话题，将相机id设置为0。

rosrun camera usb_camera.py -i 0

5.3 发布视频话题，频率设置为30hz。

rosrun camera usb_camera.py -i "视频路径" -f 30

5.4 运行自瞄程序

发布完话题以后，打开第四个终端，运行程序。

rosrun auto_aim autoAim.py

打开rviz窗口，点开Image可以看到程序的效果。（这里用手机图片作为识别对象）

此处因为手机图片中只有灯条没有数字，识别效果不太好。所以要去修改自瞄程序，打开VSCode。找到自瞄程序中，数字识别类下的这两行代码，把注释去掉。

（使用SVM来识别装甲板的编号，此处手机上的图片中只有灯条没有数字，SVM无法识别出编号。这两行代码的意义是，当SVM识别不出或者识别不到编号时，把装甲板的编号默认为2号。）

往右侧拉，可以看到三维成像。

五、功能包说明

• auto_aim 自瞄程序
• camera 相机或视频调用程序
• classifier_train 图案分类器训练程序（HOG+SVM）
• calibration 相机标定程序

PS：python文件统一放在Scripts里。

1.关于classifier_train 图案分类器训练程序（HOG+SVM）

（1）将数据集进行分类：

• 采集的（正）数据集统一放armor_Tem 文件夹里。（正数据集按 aim 里的数字文件夹进行分类放置）
• 负数据集全部放not_aim 里。

（2）对数据集进行预处理：

• 将图片分类好后，命名不统一、杂乱、重复的图片，用 pre.py 来处理。

（3）模型训练、评估和保存：

• train.py 和 **train.ipynb **是训练模型的程序，前期工作准备好后便可调用进行训练

（4）模型调用示例：

• demo.py 是调用模型的简单示例。

注意事项：绝对路径和相对路径中不能出现中文，否则cv2会报错。