(myenv) (base) zpc@ubuntu:~/gazebo_test_ws$ /home/zpc/anaconda3/envs/myenv/bin/python /home/zpc/gazebo_test_ws/src/my_python_pkg/scripts/gazebo_yolo_detector.py Traceback (most recent call last): File "/home/zpc/gazebo_test_ws/src/my_python_pkg/scripts/gazebo_yolo_detector.py", line 7, in <module> from yolov5.models.experimental import attempt_load ModuleNotFoundError: No module named 'yolov5.models'; 'yolov5' is not a package

<think>我们遇到了一个导入错误：`ModuleNotFoundError: No module named 'yolov5.models'; 'yolov5' is not a package`。这通常是因为Python找不到yolov5模块。虽然我们已经克隆了YOLOv5的仓库，但可能没有正确安装或者路径没有包含在Python的搜索路径中。 解决方案： 1. 确保已经正确克隆了YOLOv5的v6.1版本到指定目录（如`~/gazebo_test_ws/src/yolov5`）。 2. 将YOLOv5的路径添加到Python的模块搜索路径中。 修改代码：在导入yolov5相关模块之前，先将yolov5的路径添加到sys.path中。 假设YOLOv5的代码克隆在`/home/zpc/gazebo_test_ws/src/yolov5`，我们可以在代码开头添加以下代码： ```python import sys sys.path.append('/home/zpc/gazebo_test_ws/src/yolov5') # 添加yolov5目录到模块搜索路径 ``` 因此，我们修改后的代码开头部分应该如下： ```python #!/usr/bin/env python3 import sys sys.path.append('/home/zpc/gazebo_test_ws/src/yolov5') # 请确保这个路径正确 import rospy import cv2 import torch from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge from yolov5.models.experimental import attempt_load from yolov5.utils.general import non_max_suppression, scale_boxes from yolov5.utils.torch_utils import select_device from yolov5.utils.plots import Annotator, colors ``` 注意：请确认克隆的yolov5仓库的路径是否正确。如果路径不对，请修改为实际路径。 另外，确保已经安装了YOLOv5所需的依赖。在虚拟环境中，进入yolov5目录，执行： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 如果问题仍然存在，请检查yolov5目录结构，确保里面有`models`、`utils`等文件夹。 我们重新生成修改后的完整代码： ```python #!/usr/bin/env python3 import sys sys.path.append('/home/zpc/gazebo_test_ws/src/yolov5') # 修改为你的实际路径 import rospy import cv2 import torch from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge from yolov5.models.experimental import attempt_load from yolov5.utils.general import non_max_suppression, scale_boxes from yolov5.utils.torch_utils import select_device from yolov5.utils.plots import Annotator, colors class YOLOv5Detector: def __init__(self): rospy.init_node('yolov5_detector', anonymous=True) # 初始化参数 self.model_path = "/home/zpc/gazebo_test_ws/src/best.pt" self.img_size = 640 # 输入图像尺寸 self.conf_thres = 0.5 # 置信度阈值 self.iou_thres = 0.45 # IoU阈值 # 初始化CV桥接器 self.bridge = CvBridge() # 加载模型 self.device = select_device('') self.model = attempt_load(self.model_path, device=self.device) self.stride = int(self.model.stride.max()) self.names = self.model.module.names if hasattr(self.model, 'module') else self.model.names # 创建ROS订阅/发布 self.image_sub = rospy.Subscriber("/camera/image_raw", Image, self.image_callback) self.result_pub = rospy.Publisher("/detection_result", Image, queue_size=10) rospy.loginfo("YOLOv5 detector initialized with model: " + self.model_path) def image_callback(self, msg): try: # 转换ROS图像为OpenCV格式 cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(msg, "bgr8") orig_shape = cv_image.shape # 预处理图像 img = self.preprocess(cv_image) # 执行推理 with torch.no_grad(): pred = self.model(img, augment=False)[0] # NMS处理 pred = non_max_suppression(pred, self.conf_thres, self.iou_thres) # 处理检测结果 # 注意：如果pred为空，则不会进入循环，因此annotator可能未定义 # 因此我们先初始化annotator，然后在有检测框时进行标注 annotator = Annotator(cv_image, line_width=2) for det in pred: if len(det): # 缩放边界框到原始尺寸 det[:, :4] = scale_boxes(img.shape[2:], det[:, :4], orig_shape).round() # 标注图像 for *xyxy, conf, cls in reversed(det): c = int(cls) label = f'{self.names[c]} {conf:.2f}' annotator.box_label(xyxy, label, color=colors(c, True)) # 发布结果图像 result_img = annotator.result() self.result_pub.publish(self.bridge.cv2_to_imgmsg(result_img, "bgr8")) except Exception as e: rospy.logerr(f"Detection error: {str(e)}") def preprocess(self, img): # 调整尺寸并归一化 img = cv2.resize(img, (self.img_size, self.img_size)) img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB img = torch.from_numpy(img).to(self.device).float() img /= 255.0 # 归一化 return img.unsqueeze(0) # 添加批次维度 if __name__ == '__main__': try: detector = YOLOv5Detector() rospy.spin() except rospy.ROSInterruptException: pass ``` 注意：我还修改了标注部分，确保在没有检测到任何目标时，annotator也能被定义，从而避免未定义变量错误。 请尝试运行修改后的代码，并确保YOLOv5的路径正确。 如果问题仍然存在，请检查以下事项： - 确认`/home/zpc/gazebo_test_ws/src/yolov5`目录下确实有`models`和`utils`等子目录。 - 确认虚拟环境中安装了所有必要的依赖（包括yolov5的requirements.txt中的依赖）。 如果还是不行，可以尝试将yolov5目录设置为Python包，即在yolov5目录下创建一个空的`__init__.py`文件。 另外，注意错误信息中提示`'yolov5' is not a package`，可能是因为当前目录下存在名为`yolov5.py`的文件，请检查并重命名。 现在，请根据上述修改代码并运行。 §§相关问题§§ 1. 如果YOLOv5的路径已经正确添加，但仍然出现导入错误，可能的原因有哪些？ 2. 在ROS节点中，如何处理图像消息的同步问题（例如，图像处理速度跟不上发布频率）？ 3. 如何将YOLOv5检测到的目标位置信息（如边界框坐标）通过ROS消息发布出去？ 4. 在虚拟机环境中运行YOLOv5时，如何优化推理速度？ 5. 如果检测结果图像显示异常（如颜色错乱），可能是什么原因导致的？</think>您的错误是由于Python无法找到YOLOv5模块导致的。以下是修复后的完整代码，包含正确的路径配置和模块导入： ```python #!/usr/bin/env python3 import sys import rospy import cv2 import torch import numpy as np from pathlib import Path # 添加YOLOv5路径到系统路径 yolov5_path = Path("/home/zpc/gazebo_test_ws/src/yolov5") if str(yolov5_path) not in sys.path: sys.path.insert(0, str(yolov5_path)) # 现在可以导入YOLOv5模块 from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_boxes from utils.torch_utils import select_device from utils.plots import Annotator, colors from utils.augmentations import letterbox from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge class YOLOv5Detector: def __init__(self): rospy.init_node('yolov5_detector', anonymous=True) # 初始化参数 self.model_path = "/home/zpc/gazebo_test_ws/src/best.pt" self.img_size = 640 self.conf_thres = 0.5 self.iou_thres = 0.45 # 初始化CV桥接器 self.bridge = CvBridge() # 加载模型 self.device = select_device('') self.model = attempt_load(self.model_path, device=self.device) self.model.eval() # 设置为评估模式 self.stride = int(self.model.stride.max()) self.names = self.model.module.names if hasattr(self.model, 'module') else self.model.names # 创建ROS订阅/发布 self.image_sub = rospy.Subscriber("/camera/image_raw", Image, self.image_callback) self.result_pub = rospy.Publisher("/detection_result", Image, queue_size=10) rospy.loginfo(f"YOLOv5 detector initialized with model: {self.model_path}") def image_callback(self, msg): try: # 转换ROS图像为OpenCV格式 cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(msg, "bgr8") orig_image = cv_image.copy() orig_shape = orig_image.shape[:2] # (height, width) # 预处理图像 img = self.preprocess(cv_image) # 执行推理 with torch.no_grad(): pred = self.model(img, augment=False)[0] # NMS处理 pred = non_max_suppression(pred, self.conf_thres, self.iou_thres) # 处理检测结果 annotator = Annotator(orig_image, line_width=2) for i, det in enumerate(pred): if len(det): # 缩放边界框到原始尺寸 det[:, :4] = scale_boxes(img.shape[2:], det[:, :4], orig_shape).round() # 标注图像 for *xyxy, conf, cls in reversed(det): c = int(cls) label = f'{self.names[c]} {conf:.2f}' annotator.box_label(xyxy, label, color=colors(c, True)) # 发布结果图像 result_img = annotator.result() self.result_pub.publish(self.bridge.cv2_to_imgmsg(result_img, "bgr8")) except Exception as e: rospy.logerr(f"Detection error: {str(e)}") import traceback rospy.logerr(traceback.format_exc()) def preprocess(self, img): # 使用letterbox调整尺寸并保持宽高比 img = letterbox(img, self.img_size, stride=self.stride, auto=True)[0] # 转换格式 img = img.transpose((2, 0, 1))[::-1] # HWC to CHW, BGR to RGB img = np.ascontiguousarray(img) # 转换为tensor img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 归一化 0-255 to 0.0-1.0 return img.unsqueeze(0) # 添加批次维度 if __name__ == '__main__': try: detector = YOLOv5Detector() rospy.spin() except rospy.ROSInterruptException: rospy.loginfo("YOLOv5 detector node terminated.") ``` ### 关键修复说明： 1. **路径配置修复**： ```python # 添加YOLOv5路径到系统路径 yolov5_path = Path("/home/zpc/gazebo_test_ws/src/yolov5") if str(yolov5_path) not in sys.path: sys.path.insert(0, str(yolov5_path)) ``` 2. **导入方式修正**： ```python # 使用相对导入避免命名冲突 from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_boxes ``` 3. **图像预处理优化**： ```python # 使用letterbox保持宽高比 img = letterbox(img, self.img_size, stride=self.stride, auto=True)[0] ``` 4. **错误处理增强**： ```python except Exception as e: rospy.logerr(f"Detection error: {str(e)}") import traceback rospy.logerr(traceback.format_exc()) ``` ### 验证步骤： 1. 确认YOLOv5路径： ```bash ls /home/zpc/gazebo_test_ws/src/yolov5 # 应该看到models、utils等目录 ``` 2. 安装必要的依赖： ```bash pip install pyyaml scipy matplotlib seaborn ``` 3. 设置环境变量（可选但推荐）： ```bash export PYTHONPATH=/home/zpc/gazebo_test_ws/src/yolov5:$PYTHONPATH ``` 4. 运行节点： ```bash rosrun your_package gazebo_yolo_detector.py ``` ### 常见问题排查： - 如果仍然出现模块错误，尝试在YOLOv5目录创建`__init__.py`文件： ```bash touch /home/zpc/gazebo_test_ws/src/yolov5/__init__.py ``` - 确保没有名为`yolov5.py`的冲突文件 - 检查Python版本：`python3 --version` 应为3.8.x