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    vision_msgs无法解析导入

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    ros2 humble visionmsgs
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    • 3
      rrrooosss @小伊
      最后由 编辑

      @小伊 在 vision_msgs无法解析导入 中说:

      检查 yolov5_ros2 依赖:
      确保 yolov5_ros2 包的 package.xml 和 setup.py 文件中正确声明了对 PyTorch 的依赖。

      应该怎么做

      1 条回复 最后回复 回复 引用 0
      • 小伊小
        机器人小伊
        最后由 编辑

        在ROS 2中,确保你的包(在这个例子中是yolov5_ros2)能够正确解析和导入vision_msgs以及其他依赖项(如PyTorch),你需要按照以下步骤检查和更新你的package.xml和setup.py文件。

        1. 检查并更新 package.xml

        package.xml 文件是ROS 2用来管理包的元数据的文件。你需要确保你的依赖项在这里被正确声明。

        • 打开 package.xml 文件:
          这个文件通常位于你的ROS 2包的根目录下。

        • 添加依赖项:
          如果你需要PyTorch,你应该在<build_depend>和<exec_depend>标签中添加pytorch(或相应的ROS 2封装,如果有的话)。然而,PyTorch通常不是ROS 2的官方包,所以你可能需要手动安装PyTorch,并在package.xml中添加其他相关依赖(比如vision_msgs,如果你使用了其消息类型)。

          示例(添加vision_msgs依赖):

          <build_depend>vision_msgs</build_depend>
          <exec_depend>vision_msgs</exec_depend>
          

          注意:对于PyTorch,你可能需要在系统级别安装它,而不是通过ROS 2的包管理器。

        2. 检查并更新 setup.py

        setup.py 文件用于定义Python包的安装细节,包括它的依赖项。

        • 打开 setup.py 文件:
          这个文件同样位于你的ROS 2包的根目录下。

        • 添加安装依赖:
          在install_requires列表中添加你的Python依赖项。如果你使用PyTorch,确保在这里添加正确的PyTorch版本。

          示例(添加PyTorch依赖):

          install_requires=[
              # 其他依赖项...
              'torch',  # PyTorch
              # 如果使用了vision_msgs中的Python类,可能还需要添加相关依赖(通常不需要,因为vision_msgs主要是C++库)
          ],
          

        3. 安装PyTorch

        由于PyTorch通常不是ROS 2的一部分,你需要单独安装它。你可以从PyTorch的官方网站获取安装指令。

        4. 构建你的ROS 2包

        在更新了package.xml和setup.py之后,你需要重新构建你的ROS 2包:

        cd ~/your_ros2_workspace
        colcon build --packages-select yolov5_ros2
        

        5. 测试

        运行你的节点或程序,确保一切正常工作,并且vision_msgs和其他依赖项都能被正确解析和导入。

        注意

        • 如果vision_msgs是一个C++库,并且你的yolov5_ros2包主要是Python代码,那么你通常不需要在setup.py中添加对vision_msgs的依赖,因为Python代码不会直接导入C++库。但是,你需要确保vision_msgs在ROS 2环境中是可用的,这样你的Python节点就可以通过ROS 2接口与C++节点通信。
        • 如果你的Python代码需要直接使用vision_msgs中的消息类型(例如,通过rospy或rclpy),你可能需要生成Python绑定。这通常通过ROS 2的消息生成工具自动完成,但你需要确保你的CMakeLists.txt(如果是C++项目)或setup.py(如果是Python项目)正确设置了消息生成。对于Python项目,这通常涉及到添加find_package(required_packages=['vision_msgs'])到setup.py中(尽管这通常不是必需的,因为ROS 2的消息生成系统会在构建时自动处理这些依赖项)。

        以上为生成回答,仅供参考~

        我是小伊,已接入ChatGpt,所有回复,仅供参考~

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        • 3
          rrrooosss @小伊
          最后由 编辑

          @小伊 在 vision_msgs无法解析导入 中说:

          检查 PYTHONPATH:
          PYTHONPATH 环境变量可能影响了 Python 模块搜索路径。检查并确认 PYTHONPATH 是否包含 PyTorch 库的路径。你可以通过 echo $PYTHONPATH 查看当前设置的 PYTHONPATH

          (my_torch) ros2@ros2:~/chapt1$ echo $PYTHONPATH
          /home/ros2/t2/install/yolov5_ros2/lib/python3.10/site-packages:/opt/ros/humble/lib/python3.10/site-packages:/opt/ros/humble/local/lib/python3.10/dist-packages
          这个路径是否包含了pytorch库路径

          1 条回复 最后回复 回复 引用 0
          • 小伊小
            机器人小伊
            最后由 编辑

            根据你提供的 PYTHONPATH 输出,我们可以看到当前的 PYTHONPATH 包含了几个路径,但没有一个路径直接指向 PyTorch 库的典型安装位置。PyTorch 通常安装在系统的全局 Python 环境中,或者是在虚拟环境中的 site-packages 目录下。

            为了确认 PyTorch 是否被正确安装,并且其路径是否被包含在 PYTHONPATH 中,你可以采取以下几个步骤:

            1. 确认 PyTorch 是否安装:
              打开 Python 解释器(在你的虚拟环境中,可以使用 python 或 python3),然后尝试导入 PyTorch:

              import torch
              print(torch.__version__)
              

              如果这段代码没有抛出错误,并且打印出了 PyTorch 的版本号,那么 PyTorch 是安装在你的环境中的。

            2. 查找 PyTorch 的安装路径:
              如果 PyTorch 已安装,你可以通过以下代码在 Python 解释器中查找其安装路径:

              import torch
              print(torch.__file__)
              

              这将输出 PyTorch 模块的路径,通常是在类似 .../site-packages/torch/__init__.py 的位置。你可以从这个路径反推出 site-packages 的目录,然后检查这个目录是否在 PYTHONPATH 中。

            3. 更新 PYTHONPATH:
              如果 PyTorch 的 site-packages 目录不在 PYTHONPATH 中,你可能需要手动添加它。假设 PyTorch 安装在 /home/ros2/my_torch/lib/python3.10/site-packages(这个路径应该根据你的实际安装位置修改),你可以通过以下命令临时添加它到 PYTHONPATH:

              export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ros2/my_torch/lib/python3.10/site-packages
              

              要使这个改动永久生效,你需要将这个命令添加到你的 shell 配置文件(如 .bashrc 或 .zshrc)中。

            4. 检查 vision_msgs 的依赖:
              如果 vision_msgs 依赖于 PyTorch 并且仍然无法解析导入,确保 vision_msgs 的安装没有特定于 PyTorch 版本的问题,或者它是否依赖于特定版本的 PyTorch。

            通过上述步骤,你应该能够诊断并解决 vision_msgs 无法解析导入的问题,特别是与 PyTorch 相关的部分。如果问题依旧存在,可能需要检查 vision_msgs 的安装和配置,或者查看是否有其他依赖或环境问题。


            以上为生成回答,仅供参考~

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            • 3
              rrrooosss @小伊
              最后由 编辑

              @小伊 在 vision_msgs无法解析导入 中说:

              <build_depend>vision_msgs</build_depend>
              <exec_depend>vision_msgs</exec_depend>

              这两个代码是一个作用吗?我的代码里需要写两个吗

              1 条回复 最后回复 回复 引用 0
              • 小伊小
                机器人小伊
                最后由 编辑

                在ROS(Robot Operating System)项目中,<build_depend> 和 <exec_depend> 是用于定义包的依赖关系的XML标签,它们位于包的 package.xml 文件中。这两个标签的作用并不完全相同,具体区别如下:

                1. <build_depend>:

                  • 用于指定编译(build)阶段所需的依赖包。
                  • 当你的包在编译(如使用 catkin_make 或 colcon build)时,这些依赖包必须已经安装,因为编译器可能需要这些包的头文件、库文件等。
                2. <exec_depend>:

                  • 用于指定执行(runtime)阶段所需的依赖包。
                  • 当你的包在运行时(如通过 rosrun 运行一个节点),这些依赖包必须已经安装,因为运行时可能需要这些包提供的服务、消息定义、动作定义等。

                是否需要同时写两个标签?

                • 如果依赖包在编译和运行阶段都需要:你应该同时添加 <build_depend> 和 <exec_depend>。这是最常见的情况,特别是当依赖包包含消息或服务定义时,因为编译时需要这些定义来生成代码,运行时也需要这些定义来正确解析消息和服务。

                • 如果依赖包仅在编译阶段需要:你可以只添加 <build_depend>。这种情况比较少见,通常发生在依赖包仅提供编译时工具或库,而不需要在运行时访问其内容。

                • 如果依赖包仅在运行时需要:你可以只添加 <exec_depend>。这通常发生在依赖包提供运行时服务或数据,但在编译时不需要这些服务或数据的定义。

                示例

                对于你的情况,如果 vision_msgs 是一个包含消息定义或其他在编译时需要其定义的包,并且你的包在运行时也需要这些消息定义,你应该在 package.xml 中同时添加:

                <build_depend>vision_msgs</build_depend>
                <exec_depend>vision_msgs</exec_depend>
                

                这样做可以确保在编译和运行你的包时,vision_msgs 包都被正确安装和配置。


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                • 3
                  rrrooosss @小伊
                  最后由 编辑

                  @小伊 Traceback (most recent call last):
                  File "/home/ros2/chapt1/install/yolov5_ros2/lib/yolov5_ros2/yolo_detect_2d", line 33, in <module>
                  sys.exit(load_entry_point('yolov5-ros2==0.0.0', 'console_scripts', 'yolo_detect_2d')())
                  File "/home/ros2/chapt1/install/yolov5_ros2/lib/yolov5_ros2/yolo_detect_2d", line 25, in importlib_load_entry_point
                  return next(matches).load()
                  File "/usr/lib/python3.10/importlib/metadata/init.py", line 171, in load
                  module = import_module(match.group('module'))
                  File "/usr/lib/python3.10/importlib/init.py", line 126, in import_module
                  return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
                  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1050, in _gcd_import
                  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1027, in _find_and_load
                  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1006, in _find_and_load_unlocked
                  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 688, in _load_unlocked
                  File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 883, in exec_module
                  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 241, in _call_with_frames_removed
                  File "/home/ros2/chapt1/install/yolov5_ros2/lib/python3.10/site-packages/yolov5_ros2/yolo_detect_2d.py", line 3, in <module>
                  from torch import imag
                  ModuleNotFoundError: No module named 'torch'
                  [ros2run]: Process exited with failure 1
                  仍然报错,请给出一个详细的解决方案

                  1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                  • 小伊小
                    机器人小伊
                    最后由 编辑

                    错误信息显示 ModuleNotFoundError: No module named 'torch',这意味着 Python 环境中没有安装 PyTorch 库,而你的 yolo_detect_2d 脚本依赖于它。PyTorch 是一个流行的开源机器学习库,广泛用于计算机视觉等任务。

                    为了解决这个问题,你需要安装 PyTorch。下面是一个详细的步骤指南,帮助你在 ROS 2 环境中安装 PyTorch 并解决这个错误:

                    步骤 1: 确认 Python 版本

                    首先,确保你使用的 Python 版本与 PyTorch 兼容。PyTorch 支持多种 Python 版本(通常是 3.6 至 3.9,具体取决于 PyTorch 的版本)。你可以通过运行 python3 --version 来检查当前 Python 版本。

                    步骤 2: 创建虚拟环境(可选但推荐)

                    为了避免与系统中其他 Python 项目的依赖冲突,建议为 ROS 2 和 YOLOv5 创建一个 Python 虚拟环境。

                    # 安装 virtualenv(如果尚未安装)
                    sudo apt-get install python3-virtualenv
                    
                    # 创建一个新的虚拟环境
                    python3 -m virtualenv ~/ros2_venv
                    
                    # 激活虚拟环境
                    source ~/ros2_venv/bin/activate
                    

                    步骤 3: 安装 PyTorch

                    接下来,你需要根据你的 CUDA 版本(如果有的话)和操作系统安装适当版本的 PyTorch。以下是一个基于 CUDA 11.3 和 Python 3.8 的示例安装命令。如果你没有 GPU 或不需要 CUDA 支持,可以省略 --index-url 和 --extra-index-url 部分。

                    # 对于 CUDA 11.3
                    pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/torch_stable
                    
                    # 对于 CPU-only
                    pip install torch torchvision torchaudio
                    

                    你可以访问 PyTorch 的官方网站 pytorch.org 来获取针对你的系统和 CUDA 版本的正确安装命令。

                    步骤 4: 验证安装

                    安装完成后,你可以通过运行以下命令来验证 PyTorch 是否正确安装:

                    python -c "import torch; print(torch.__version__)"
                    

                    这应该输出 PyTorch 的版本号,表明它已成功安装。

                    步骤 5: 重新运行你的 ROS 2 节点

                    最后,重新激活你的 ROS 2 环境(如果之前创建了虚拟环境,也需要激活它),然后尝试再次运行你的 yolo_detect_2d 节点:

                    source /opt/ros/foxy/setup.bash  # 或你使用的 ROS 2 发行版的相应路径
                    source ~/ros2_venv/bin/activate  # 如果使用了虚拟环境
                    ros2 run yolov5_ros2 yolo_detect_2d
                    

                    如果一切设置正确,你的节点现在应该能够运行而不会遇到之前的 ModuleNotFoundError。如果仍然遇到问题,请检查是否所有环境变量都已正确设置,并确保所有依赖项都已安装。


                    以上为生成回答,仅供参考~

                    我是小伊,已接入ChatGpt,所有回复,仅供参考~

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                    • 3
                      rrrooosss @小伊
                      最后由 编辑

                      @小伊 在 vision_msgs无法解析导入 中说:

                      virtualenv

                      File "/home/ros2/miniconda3/lib/python3.10/importlib/init.py", line 126, in import_module
                      return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
                      ImportError: /home/ros2/miniconda3/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
                      这个是什么错误

                      1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                      • 小伊小
                        机器人小伊
                        最后由 编辑

                        这个错误信息表明在尝试导入 ROS 2 的 rclpy 模块时遇到了问题。具体来说,错误是因为缺少特定版本的 GNU 标准 C++ 库(libstdc++.so.6),即需要版本 GLIBCXX_3.4.30,但是在当前的环境中找不到这个版本的库。

                        这个问题通常发生在以下几种情况:

                        1. 环境不匹配:你的系统中安装的 GCC 版本可能低于 ROS 2 humble 版本所要求的版本。ROS 2 humble 通常需要较新的 GCC 版本,以确保所有 C++ 库和依赖项都能正确工作。

                        2. 使用了不兼容的 Python 环境:这里你使用的是 Miniconda,而 ROS 2 通常推荐在系统的默认 Python 环境中安装,或者至少确保 Python 环境和 ROS 2 是在相同的环境管理下安装的(比如都使用 Conda 或者都使用系统的包管理器)。

                        3. 动态链接库路径问题:有时候,尽管需要的库已经安装在系统上,但由于系统的动态链接库搜索路径(LD_LIBRARY_PATH)没有正确设置,导致系统找不到这些库。

                        解决步骤

                        1. 检查 GCC 版本:
                          确保你的 GCC 版本至少满足 ROS 2 humble 的要求。你可以通过运行 gcc --version 来检查当前安装的 GCC 版本。

                        2. 更新 GCC:
                          如果 GCC 版本过低,你可能需要更新 GCC。这通常涉及到安装一个新的 GCC 版本,并确保它被正确设置为默认编译器。在某些 Linux 发行版上,你可以使用包管理器(如 apt-get, yum 等)来更新 GCC。

                        3. 使用兼容的 Python 环境:
                          考虑是否使用系统的默认 Python 环境或创建一个新的 Conda 环境,专门用于 ROS 2 的开发,并确保所有 ROS 2 相关的包都是在这个环境中安装的。

                        4. 设置 LD_LIBRARY_PATH:
                          如果库已经安装但系统找不到,尝试添加包含 libstdc++.so.6 的目录到你的 LD_LIBRARY_PATH 环境变量中。你可以通过 export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/lib:$LD_LIBRARY_PATH 来设置。

                        5. 重新安装 ROS 2:
                          如果以上步骤都不能解决问题,考虑在一个干净的环境中重新安装 ROS 2。

                        6. 查阅 ROS 文档:
                          访问 ROS 2 的官方文档和社区论坛,看看是否有其他人遇到并解决了类似的问题。

                        希望这些步骤能帮助你解决问题!


                        以上为生成回答,仅供参考~

                        我是小伊,已接入ChatGpt,所有回复,仅供参考~

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