###======================= 라이브러리 호출 부분 =======================
##  필요한 라이브러리를 추가로 호출하세요
###===================================================================

class DetectionNode(Node):
    def __init__(self): # 
        super().__init__('detection_node')

        ###======================= 토픽 관련 세팅 =======================     
        qos_profile = rclpy.qos.QoSProfile(depth=10)
        self.image_subscription = self.create_subscription(
            """ fill in """ # 메세지 타입 지정
            """ fill in """ # 웹캠에서 발행하는 이미지 topic
            """ fill in """ # callback 함수
            """ fill in """ # set qos (Quality of Service)
        )
        
        self.captured_image_publisher = self.create_publisher(
            """ fill in """ # 캡처된 프레임 퍼블리싱
            """ fill in """ # 이미지 캡쳐용 topic
            """ fill in """ # set qos
        )

        self.text_subscriber = self.create_subscription(
            """ fill in """ # 메세지 타입 지정
            """ fill in """ # 쿼리 텍스트 topic
            """ fill in """ # callback 함수
            """ fill in """ # set qos
        )
        
        self.bridge = """ fill in """
        self.get_logger().info("YOLOWorld 노드 시작")

        ###======================= YOLOWorld load config =======================
				### """ fill in """
        ###=============================================================

        ###======================= 캡쳐 이미지 저장용 디렉토리 config =======================
				### """ fill in """
        ###=============================================================
        
        # 클래스별 색상 저장을 위한 딕셔너리
        self.label_colors = {}

        # For visualization (optional)
        cv2.namedWindow("YOLOWorld Object Detection", cv2.WINDOW_AUTOSIZE)

    def update_class_callback(self, msg):
        """ 쿼리 텍스트 topic --> object class update """
        new_class = """ fill in """ # Receiving the text data (about class)
        if not new_class:
            self.get_logger().warn("Received empty class input. Ignoring.")
            return
        
        self.current_class = new_class
        self.model.set_classes([self.current_class]) # YOLOWorld Class setting update
        self.get_logger().info(f"Updated YOLOWorld class to: {self.current_class}")

    def detect_callback(self, data):
        ###======================= 모델 추론 부분 =======================
        # ROS Image 메시지를 OpenCV 이미지로 변환
        cv_image = """ fill in """  # YOLO는 BGR 형식을 처리 가능
        results = self.model.predict(""" fill in """,max_det=""" fill in """, iou=""" fill in """, conf=""" fill in """)
				
				boxes = []
        confidences = []
        class_ids = []
        
        ###======================= 결과 시각화 코드 =======================
				### """ fill in """
				###=============================================================
				
				
        # OpenCV 창에 탐지 결과 표시
        cv2.imshow('YOLOWorld Object Detection', cv_image)

        ###======================= 캡처 및 저장 및 퍼블리시 =======================

def main(args=None):
    """ fill in """

if __name__ == '__main__':
    main()

• baseline코드
• baseline 코드