虚拟机上ros2 建立pkg失败

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@小伊 (My_torch) ros2@ros2:~/chapt/topic_ws$ /home/ros2/miniconda3/envs/My_torch/bin/python /home/ros2/chapt/topic_ws/src/yolov5_ros2_node/yolov5_ros2_node/yolov5_ros2_node.py
Traceback (most recent call last):
File "/home/ros2/chapt/topic_ws/src/yolov5_ros2_node/yolov5_ros2_node/yolov5_ros2_node.py", line 1, in <module>
import rclpy
File "/opt/ros/humble/local/lib/python3.10/dist-packages/rclpy/init.py", line 49, in <module>
from rclpy.signals import install_signal_handlers
File "/opt/ros/humble/local/lib/python3.10/dist-packages/rclpy/signals.py", line 15, in <module>
from rclpy.exceptions import InvalidHandle
File "/opt/ros/humble/local/lib/python3.10/dist-packages/rclpy/exceptions.py", line 15, in <module>
from rclpy.impl.implementation_singleton import rclpy_implementation as _rclpy
File "/opt/ros/humble/local/lib/python3.10/dist-packages/rclpy/impl/implementation_singleton.py", line 32, in <module>
rclpy_implementation = import_c_library('._rclpy_pybind11', package)
File "/opt/ros/humble/lib/python3.10/site-packages/rpyutils/import_c_library.py", line 39, in import_c_library
return importlib.import_module(name, package=package)
File "/home/ros2/miniconda3/envs/My_torch/lib/python3.10/importlib/init.py", line 126, in import_module
return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
ImportError: /home/ros2/miniconda3/envs/My_torch/bin/../lib/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.30' not found (required by /opt/ros/humble/local/lib/python3.10/dist-packages/rclpy/_rclpy_pybind11.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so)
The C extension '/opt/ros/humble/local/lib/python3.10/dist-packages/rclpy/_rclpy_pybind11.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so' failed to be imported while being present on the system. Please refer to 'https://docs.ros.org/en/{distro}/Guides/Installation-Troubleshooting.html#import-failing-even-with-library-present-on-the-system' for possible solutions

[小伊]

这个错误信息表明在尝试运行 yolov5_ros2_node.py 脚本时，Python 无法正确加载 ROS 2 的 C 扩展 _rclpy_pybind11，原因是缺少特定版本的 libstdc++.so.6 库。具体来说，错误提示缺少 GLIBCXX_3.4.30 版本。

libstdc++.so.6 是 GCC 的标准 C++ 库，而 ROS 2 依赖的某些组件可能需要较新版本的这个库。以下是一些可能的解决方案：

1. 更新 GCC：
   通常，GLIBCXX_3.4.30 是 GCC 10 或更高版本引入的。你可以尝试更新你的 GCC 版本。使用以下命令检查当前的 GCC 版本：

   gcc --version
   

   如果版本低于 10，你可能需要升级 GCC。在 Ubuntu 上，你可以通过添加 PPA 来安装较新的 GCC 版本，或者使用如 conda 这样的环境管理工具来安装特定版本的 GCC。

2. 设置 LD_LIBRARY_PATH：
   如果你有正确版本的 libstdc++.so.6，但系统没有默认使用它，你可以通过设置 LD_LIBRARY_PATH 环境变量来指定库的搜索路径。例如：

   export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/your/libstdc++:/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH
   

   替换 /path/to/your/libstdc++ 为包含正确版本 libstdc++.so.6 的目录。

3. 使用 Docker 或 Singularity：
   为了避免系统依赖冲突，可以考虑使用 Docker 或 Singularity 来运行 ROS 2。这些容器技术允许你创建一个包含所有必需依赖项的隔离环境。

4. 重新编译 ROS 2：
   如果你从源代码安装了 ROS 2，并且你的系统 GCC 版本已经足够新，尝试重新编译 ROS 2 可能有助于解决问题。这可以确保所有的二进制文件都是与你的系统库兼容的。

5. 检查 Conda 环境：
   由于你在 Conda 环境中运行 ROS 2，确保该环境没有干扰系统级的库。有时，Conda 环境可能会提供与系统不兼容的库版本。尝试在一个干净的、没有额外库干扰的环境中运行你的代码。

如果上述方法都不能解决问题，建议查阅 ROS 2 的官方文档或社区论坛寻求更具体的帮助。

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以上为生成回答，仅供参考～

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@小伊 from yolov5.models.experimental import attempt_load
from yolov5.utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from yolov5.utils.torch_utils import select_device这几行代码[{
"resource": "/home/ros2/chapt/topic_ws/src/yolov5_ros2_node/yolov5_ros2_node/yolov5_ros2_node.py",
"owner": "python",
"code": {
"value": "reportMissingImports",
"target": {
"$mid": 1,
"path": "/microsoft/pyright/blob/main/docs/configuration.md",
"scheme": "https",
"authority": "github.com",
"fragment": "reportMissingImports"
}
},
"severity": 4,
"message": "无法解析导入“yolov5.utils.torch_utils”",
"source": "Pylance",
"startLineNumber": 11,
"startColumn": 6,
"endLineNumber": 11,
"endColumn": 30
},{
"resource": "/home/ros2/chapt/topic_ws/src/yolov5_ros2_node/yolov5_ros2_node/yolov5_ros2_node.py",
"owner": "python",
"code": {
"value": "reportMissingImports",
"target": {
"$mid": 1,
"path": "/microsoft/pyright/blob/main/docs/configuration.md",
"scheme": "https",
"authority": "github.com",
"fragment": "reportMissingImports"
}
},
"severity": 4,
"message": "无法解析导入“yolov5.utils.general”",
"source": "Pylance",
"startLineNumber": 10,
"startColumn": 6,
"endLineNumber": 10,
"endColumn": 26
},{
"resource": "/home/ros2/chapt/topic_ws/src/yolov5_ros2_node/yolov5_ros2_node/yolov5_ros2_node.py",
"owner": "python",
"code": {
"value": "reportMissingImports",
"target": {
"$mid": 1,
"path": "/microsoft/pyright/blob/main/docs/configuration.md",
"scheme": "https",
"authority": "github.com",
"fragment": "reportMissingImports"
}
},
"severity": 4,
"message": "无法解析导入“yolov5.models.experimental”",
"source": "Pylance",
"startLineNumber": 9,
"startColumn": 6,
"endLineNumber": 9,
"endColumn": 32
}]

[小伊]

这些错误信息表明，在使用 Pylance（一个用于 Python 的静态类型检查器）进行代码检查时，Pylance 无法解析你的代码中尝试从 yolov5 库导入的模块。这通常意味着 Pylance 无法在你的项目环境或 Python 路径中找到这些模块。以下是几个可能的解决方案：

1. 确保 YOLOv5 已正确安装：
   确保你已经正确安装了 YOLOv5 库。如果你还没有安装，你可以通过以下命令安装（假设你正在使用 pip）：

   pip install yolov5
   

   或者，如果你是从源代码安装的 YOLOv5，确保源代码目录已经被添加到了 Python 的路径中。

2. 检查 Python 环境：
   确保你的开发环境（如 VSCode）使用的是正确的 Python 解释器，这个解释器应该已经安装了 YOLOv5 库。在 VSCode 中，你可以通过状态栏选择正确的解释器，或者通过命令面板 (Ctrl+Shift+P 或 Cmd+Shift+P 在 Mac 上) 搜索并选择 "Python: Select Interpreter"。

3. 配置 Pylance：
   Pylance 有时候需要一些额外的配置来正确地识别第三方库。你可以尝试在你的项目中创建一个 pyrightconfig.json 文件，并在其中指定 Python 路径或额外的类型存根。不过，对于大多数情况，只要库正确安装并且解释器设置正确，这一步通常不是必需的。

4. 重启开发环境：
   有时候，开发环境（如 VSCode）需要重启才能识别新安装的库。尝试重启你的开发环境。

5. 检查 YOLOv5 的安装路径：
   如果 YOLOv5 是从源代码安装的，确保源代码位于一个标准的 Python 库路径中，或者确保你已经在你的项目中设置了正确的路径。你可以通过 Python 的 sys.path 来查看当前的库搜索路径。

6. 手动指定类型提示：
   如果问题依旧存在，且不影响代码运行（只是类型检查失败），你可以考虑在导入语句上方添加 # type: ignore 来忽略这些特定的类型检查错误。但这通常不是最佳实践，因为它会隐藏潜在的类型问题。

通过以上步骤，你应该能够解决 Pylance 无法解析 YOLOv5 导入的问题。如果问题仍然存在，可能需要更详细地检查你的项目配置或寻求 YOLOv5 社区的帮助。

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[3513232534]

@小伊 在 虚拟机上ros2 建立pkg失败 中说：

上述代码中的/camera/rgb/image_raw话题应与您的D455相机发布图像数据的话题相匹配。如果需要发布检测结果到ROS话题，请取消result_pub相关行的注释，并定义result_pub。

应该怎么去 匹配以及定义result_pub

[小伊]

在ROS 2（Robot Operating System 2）中，确保你的节点能够正确发布和订阅话题是非常重要的。根据你提供的信息，似乎你正在尝试与Intel RealSense D455相机进行交互，并且希望发布检测结果到ROS话题。以下是如何匹配话题和定义result_pub的步骤：

1. 匹配话题

首先，确保你的ROS节点订阅的话题与D455相机发布图像数据的话题相匹配。通常，Intel RealSense ROS 2驱动程序会发布一系列默认话题，例如/camera/rgb/image_raw用于RGB图像，/camera/depth/image_raw用于深度图像等。

• 检查相机发布的话题：你可以使用ros2 topic list命令来列出当前所有活动的话题。确保D455相机已经正确配置并正在运行，然后查找类似/camera/rgb/image_raw的话题。

• 确保代码中的订阅话题匹配：在你的ROS 2节点代码中，确保你订阅的话题名称与相机发布的话题名称完全一致。例如，如果你的相机确实发布到/camera/rgb/image_raw，你的订阅代码应该类似于：

  self.subscription = self.create_subscription(
      Image,
      '/camera/rgb/image_raw',
      self.listener_callback,
      10  # QoS 参数
  )
  

2. 定义result_pub

如果你需要在处理完图像数据后发布检测结果，你需要定义一个发布者（Publisher）。以下是如何在Python中实现这一点的步骤：

• 导入必要的包：确保你已经导入了rclpy和sensor_msgs.msg.Image或其他你需要发布的消息类型。

• 创建发布者：在你的ROS 2节点初始化函数中（通常在__init__方法中），创建一个发布者。例如，如果你想要发布检测结果作为另一种图像消息，你可以这样做：

  from rclpy.node import Node
  from sensor_msgs.msg import Image
  
  class MyNode(Node):
      def __init__(self):
          super().__init__('my_node')
          # 订阅话题代码...
          
          # 创建发布者
          self.result_pub = self.create_publisher(Image, '/detection_results', 10)  # QoS 参数
          self.timer_period = 1  # 秒
          self.timer = self.create_timer(self.timer_period, self.timer_callback)
  
      def timer_callback(self):
          # 在这里处理图像并准备发布结果
          # 例如，创建一个Image消息实例
          result_image = Image()
          # 填充result_image数据...
          
          # 发布结果
          self.result_pub.publish(result_image)
  
      # 其他方法，如listener_callback...
  

• 在回调函数中发布：或者，你可以在处理图像数据的回调函数中直接发布结果。确保在发布前填充好消息的所有必要字段。

3. 运行和测试

• 启动RealSense节点：确保你的RealSense ROS 2驱动程序节点正在运行，并且正在发布图像数据。
• 运行你的节点：启动你的ROS 2节点，它将订阅图像数据并可能发布检测结果。
• 使用ros2 topic echo测试：你可以使用ros2 topic echo /detection_results sensor_msgs/msg/Image来查看发布的检测结果（确保根据你的实际消息类型调整命令）。

通过这些步骤，你应该能够成功匹配话题并定义result_pub来发布检测结果。如果遇到任何问题，检查话题名称、消息类型和节点日志可能会提供有用的调试信息。

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[3513232534]

@小伊 (My_torch) ros2@ros2:~/YOLO-Realense_RC$ /home/ros2/miniconda3/envs/My_torch/bin/python /home/ros2/YOLO-Realense_RC/YOLO-Realense_RC/realense.py
Namespace(weights='/home/ros2/YOLO-Realense_RC/YOLO-Realense_RC/runs/train/exp10/weights/best.pt', source='', img_size=640, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, device='', view_img=False, save_txt=False, save_conf=False, save_dir='runs/relense', classes=None, agnostic_nms=False, augment=False, update=False, name='exp', nosave=False)
YOLOv5 2024-12-2 torch 2.5.1 CPU

/home/ros2/YOLO-Realense_RC/YOLO-Realense_RC/models/experimental.py:118: FutureWarning: You are using torch.load with weights_only=False (the current default value), which uses the default pickle module implicitly. It is possible to construct malicious pickle data which will execute arbitrary code during unpickling (See https://github.com/pytorch/pytorch/blob/main/SECURITY.md#untrusted-models for more details). In a future release, the default value for weights_only will be flipped to True. This limits the functions that could be executed during unpickling. Arbitrary objects will no longer be allowed to be loaded via this mode unless they are explicitly allowlisted by the user via torch.serialization.add_safe_globals. We recommend you start setting weights_only=True for any use case where you don't have full control of the loaded file. Please open an issue on GitHub for any issues related to this experimental feature.
ckpt = torch.load(w, map_location=map_location) # load
Fusing layers...
/home/ros2/miniconda3/envs/My_torch/lib/python3.10/site-packages/torch/functional.py:534: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1729647176142/work/aten/src/ATen/native/TensorShape.cpp:3595.)
return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined]
Model Summary: 392 layers, 46611336 parameters, 0 gradients, 114.0 GFLOPS
0: 480x640 Done. (0.522s)
Traceback (most recent call last):
File "/home/ros2/YOLO-Realense_RC/YOLO-Realense_RC/realense.py", line 167, in <module>
detect()
File "/home/ros2/YOLO-Realense_RC/YOLO-Realense_RC/realense.py", line 138, in detect
cv2.imshow(p, im0)
cv2.error: OpenCV(4.10.0) /io/opencv/modules/highgui/src/window.cpp:1301: error: (-2:Unspecified error) The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Cocoa support. If you are on Ubuntu or Debian, install libgtk2.0-dev and pkg-config, then re-run cmake or configure script in function 'cvShowImage'

[小伊]

错误信息表明你在使用 OpenCV 的 cv2.imshow() 函数时遇到了问题。这个错误通常发生在没有正确配置或安装支持 GUI 的库时。错误信息提示：“The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Cocoa support.” 这意味着 OpenCV 在尝试显示图像窗口时，缺少必要的 GUI 后端支持。

由于你使用的是 Ubuntu 系统，以下是一些可能的解决步骤：

1. 安装 GTK+ 开发库：
   OpenCV 在 Linux 上通常依赖 GTK+ 来支持 GUI 功能。你可以通过安装 libgtk2.0-dev 和 pkg-config 来解决这个问题。在终端中运行以下命令：

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install libgtk2.0-dev pkg-config
   

2. 重新编译 OpenCV（如果适用）：
   如果你从源代码安装了 OpenCV，并且之前没有包含 GUI 支持，你可能需要重新编译 OpenCV，并确保在配置阶段启用了 GTK+ 支持。这通常涉及到运行类似 cmake 的命令，并确保设置了正确的选项。不过，由于你使用的是通过包管理器安装的 OpenCV（看起来像是通过 pip 安装的预编译版本），这一步可能不适用。

3. 检查 OpenCV 的安装：
   确认你的环境中安装的 OpenCV 版本和配置。由于你是通过 Python 的 pip 安装的，确保没有版本冲突或错误的安装。可以尝试重新安装 OpenCV：

   pip uninstall opencv-python opencv-python-headless
   pip install opencv-python
   

   注意：opencv-python-headless 版本不包含 GUI 功能，因此确保只安装了 opencv-python。

4. 使用其他方法显示图像：
   如果你不需要在屏幕上实时显示图像，可以考虑将图像保存到文件中，而不是使用 cv2.imshow()。这可以通过使用 cv2.imwrite() 函数来实现。

5. 检查环境变量：
   确保你的环境变量正确设置，特别是与显示相关的变量，如 DISPLAY。如果你在远程服务器上运行代码，并且没有图形界面，这将是一个问题。你可以使用 SSH 的 -X 选项来启用 X11 转发，但这要求服务器和客户端都正确配置了 X11。

尝试上述步骤后，再次运行你的脚本，看看问题是否得到解决。如果问题仍然存在，可能需要更详细地检查你的系统配置或寻求更具体的帮助。

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以上为生成回答，仅供参考～

[3513232534]

@小伊 在 虚拟机上ros2 建立pkg失败 中说：

错误信息表明你在使用 OpenCV 的 cv2.imshow() 函数时遇到了问题。这个错误通常发生在没有正确配置或安装支持 GUI 的库时。错误信息提示：“The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Cocoa support.” 这意味着 OpenCV 在尝试显示图像窗口时，缺少必要的 GUI 后端支持。

由于你使用的是 Ubuntu 系统，以下是一些可能的解决步骤：

1. 安装 GTK+ 开发库：
   OpenCV 在 Linux 上通常依赖 GTK+ 来支持 GUI 功能。你可以通过安装 libgtk2.0-dev 和 pkg-config 来解决这个问题。在终端中运行以下命令：

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install libgtk2.0-dev pkg-config
   

2. 重新编译 OpenCV（如果适用）：
   如果你从源代码安装了 OpenCV，并且之前没有包含 GUI 支持，你可能需要重新编译 OpenCV，并确保在配置阶段启用了 GTK+ 支持。这通常涉及到运行类似 cmake 的命令，并确保设置了正确的选项。不过，由于你使用的是通过包管理器安装的 OpenCV（看起来像是通过 pip 安装的预编译版本），这一步可能不适用。

3. 检查 OpenCV 的安装：
   确认你的环境中安装的 OpenCV 版本和配置。由于你是通过 Python 的 pip 安装的，确保没有版本冲突或错误的安装。可以尝试重新安装 OpenCV：

   pip uninstall opencv-python opencv-python-headless
   pip install opencv-python
   

   注意：opencv-python-headless 版本不包含 GUI 功能，因此确保只安装了 opencv-python。

4. 使用其他方法显示图像：
   如果你不需要在屏幕上实时显示图像，可以考虑将图像保存到文件中，而不是使用 cv2.imshow()。这可以通过使用 cv2.imwrite() 函数来实现。

5. 检查环境变量：
   确保你的环境变量正确设置，特别是与显示相关的变量，如 DISPLAY。如果你在远程服务器上运行代码，并且没有图形界面，这将是一个问题。你可以使用 SSH 的 -X 选项来启用 X11 转发，但这要求服务器和客户端都正确配置了 X11。

尝试上述步骤后，再次运行你的脚本，看看问题是否得到解决。如果问题仍然存在，可能需要更详细地检查你的系统配置或寻求更具体的帮助。

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Traceback (most recent call last):
File "/home/ros2/YOLO-Realense_RC/YOLO-Realense_RC/realense.py", line 14, in <module>
from models.experimental import attempt_load
File "/home/ros2/YOLO-Realense_RC/YOLO-Realense_RC/models/experimental.py", line 7, in <module>
from models.common import Conv, DWConv
File "/home/ros2/YOLO-Realense_RC/YOLO-Realense_RC/models/common.py", line 15, in <module>
from utils.datasets import letterbox
File "/home/ros2/YOLO-Realense_RC/YOLO-Realense_RC/utils/datasets.py", line 23, in <module>
from utils.general import check_requirements, xyxy2xywh, xywh2xyxy, xywhn2xyxy, xyn2xy, segment2box, segments2boxes,
File "/home/ros2/YOLO-Realense_RC/YOLO-Realense_RC/utils/general.py", line 29, in <module>
cv2.setNumThreads(0) # prevent OpenCV from multithreading (incompatible with PyTorch DataLoader)
AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'setNumThreads'

[小伊]

从你提供的错误信息来看，问题不在于 GUI 显示功能，而是 cv2 模块中不存在 setNumThreads 这个属性。这通常意味着你安装的 OpenCV 版本与你的代码不兼容。

cv2.setNumThreads(0) 这个函数用于设置 OpenCV 在处理图像时使用的线程数，这个功能在某些 OpenCV 版本中可能不可用或者已经被移除。这里有几个可能的解决步骤：

1. 确认 OpenCV 版本：
   检查你当前安装的 OpenCV 版本。你可以通过 Python 脚本打印出 OpenCV 的版本来确认：

   import cv2
   print(cv2.__version__)
   

2. 更新或降级 OpenCV：
   如果你的代码依赖于特定版本的 OpenCV，你可能需要更新或降级你的 OpenCV 安装。如果 setNumThreads 在新版本中被移除，你可能需要找到一个替代方法，或者降级到一个包含该功能的旧版本。使用 pip 可以轻松地更新或降级：

   # 安装特定版本的 OpenCV
   pip uninstall opencv-python
   pip install opencv-python==<desired_version>
   

3. 修改代码：
   如果 setNumThreads 函数在你的 OpenCV 版本中不可用，并且你不想或不能更改 OpenCV 版本，你可能需要修改代码以移除对该函数的调用。这可能需要你理解该函数在代码中的作用，并找到一个替代的实现方式，或者简单地移除这行代码（如果它对程序的功能不是必需的）。

4. 检查依赖关系：
   确保你的项目中所有依赖库都是兼容的。有时候，库之间的不兼容会导致意想不到的错误。

5. 查阅文档和社区：
   查阅 OpenCV 的官方文档或相关社区（如 Stack Overflow），看看是否有其他人遇到了类似的问题，并找到了解决方案。

在进行上述任何更改后，确保重新运行你的代码以验证问题是否已解决。如果问题仍然存在，可能需要更深入地调查代码和库的兼容性。

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