1、基础环境安装
安装配置cuda、Anconda等环境，具体安装参考如下：
https://blog.csdn.net/weixin_45702256/article/details/142555187
2、torch安装
下载链接：https://pytorch.org/
根据配置下载对应版本，CUDA11.4 可用11.3下的安装包
conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
3、opencv安装
# 打开虚拟环境
setconda
# 激活虚拟环境
conda activate yolov8
# 安装opencv
pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python
4、创建yolov8虚拟环境及其涉及的操作
# 打开虚拟环境
setconda
# 创建虚拟环境
conda create -n yolov8 python=3.8
# 激活虚拟环境
conda activate yolov8
# 推出虚拟环境
conda deactivate yolov8
# 安装数据包，在yolov8虚拟环境下直接安装
conda install scrapy==1.3
# 安装数据包，在conda指定的某个环境中安装包
conda install -n 环境名 包名
根据ros环境设置ip，避免出现roscore无法打开情况
setconda
conda activate yolov8
export ROS_HOSTNAME=localhost
export ROS_MASTER_URI=http://localhost:11311
5、创建工作空间
mkdir -p ~/artrc_catkin/src
cd ~/artrc_catkin/src
catkin_init_workspace
cd ~/artrc_catkin
catkin_make
6、配置yolov8
1.下载对应的安装包
cd ~/artrc_catkin/src
git clone https://github.com/Gaofan666/Yolov8_ros.git
2.更新ultralytics和weights
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
weights文件夹下默认有一个yolov8s.pt，在官网下载并更换
https://github.com/ultralytics/ultralytics?tab=readme-ov-file
3.安装rospkg
# 进入yolov8虚拟环境
conda activate yolov8
# 安装rospkg
pip install rospkg
# 安装ultralytics
pip install ultralytics
5.指定yolov8对应解释器
查看python对应位置
setconda
conda activate yolov8
whereis python
修改yolov8的python可执行文件，文件开头的 /usr/bin python 替换为yolov8虚拟环境的解释器的位置
#!/home/wyh/.conda/envs/yolov8/bin/python3.8
