基于旭日派的Ros系统小车的再开发——使用python脚本调用MIPI相机(学习笔记)

本文详细介绍了如何使用Python脚本控制MIPI接口相机,包括库导入、相机驱动信息调用、图像格式设置、帧率计算与显示、图像保存以及异常处理。通过实例展示了如何实现实时图像采集和交互式显示。

一、python脚本代码

1. 导入库

import cv2
import time
import ipywidgets.widgets as widgets
from IPython.display import display
from SunriseRobotLib import Mipi_Camera
wAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==

    这里我们导入了cv2timeipywidgetsMipi_Camera这几个库。其中,cv2是用于图像处理和计算机视觉的库;time是用于计时和休眠的库;ipywidgets是用于创建交互式窗口小部件的库;Mipi_Camera则是用于控制和采集MIPI接口相机图像的库。当然除此之外,我们在代码中还添加使用了display函数用于显示输出结果。

2. MIPI相机驱动信息调用

help(Mipi_Camera)
wAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==

  help(Mipi_Camera) 是 Python 中的一个内置函数,用于获取对象的帮助信息。你可以在交互式环境中调用它来查看相关库或对象的文档。这个函数会显示对象的帮助文档,包括类的方法、属性和其它相关信息。

    而对于 Mipi_Camera 这个对象,它是 SunriseRobotLib 库中的一个类,用于控制和采集 MIPI 接口相机的图像。你可以通过调用 help(Mipi_Camera) 查看详细的帮助文档,以了解该类的方法、属性和参数的用法。

3. MIPI格式设置

width = 320
height = 240
g_camera = Mipi_Camera(width, height, debug=True)
if g_camera.isOpened():
    print("Open Camera OK!")
else:
    print("Fail To Open Camera!")

    这段代码使用了之前导入的 Mipi_Camera 类,首先设置了变量 width 和 height 的值分别为 320 和 240,分别表示采集图像的宽度和高度,具体数值可以根据实际应用情况进行修改。接着使用 Mipi_Camera() 这个类的构造函数创建了一个 g_camera 对象,并传入了 widthheight 和 debug=True 三个参数,用于初始化相机的配置。

    其中 debug=True 表示相机的调试模式开启,可以在开启调试后查看更详细的调试信息。在实际使用相机的过程中,这个参数可以根据实际需要来决定是否开启。创建完 g_camera 对象后,就可以使用该对象来控制和采集 MIPI 接口相机的图像了。

    g_camera.isOpened() 是 Mipi_Camera 对象的一个方法,用于检查相机是否打开成功。因为在实际使用相机的过程中,如果无法成功打开相机,后续的图像采集和处理都将无法进行,因此需要在程序中对相机打开是否成功进行检查。

    如果 g_camera.isOpened() 返回 True,则表示相机打开成功;反之,则表示打开相机失败。因此,这段代码判断相机是否成功打开,并输出相应的提示信息。如果成功打开,则会输出 “Open Camera OK!”,否则输出 “Fail To Open Camera!”。

4. 获取图像数据命名

def bgr8_to_jpeg(value, quality=75):
    return bytes(cv2.imencode('.jpg', value)[1])

image_widget = widgets.Image(format='jpeg', width=320, height=240)

    这里定义了一个名为 bgr8_to_jpeg 的函数,用于将 BGR 格式的图像转换为 JPEG 格式,并返回字节形式的 JPEG 图像数据。函数中使用了 cv2.imencode('.jpg', value) 函数将图像编码为 JPEG 格式,然后通过索引 [1] 取得编码后的图像数据。

    最后使用 bytes() 函数将图像数据转换为字节形式返回。接着代码创建了一个名为 image_widget 的图像小部件对象,使用 widgets.Image 类来实例化。通过设置参数 format='jpeg',指定图像格式为 JPEG。同时,通过设置 width=320 和 height=240 来指定图像小部件的宽度和高度。

5. MIPI相机调用

try:
    m_fps = 0
    t_start = time.time()
    saved_count = 1  
    while g_camera.isOpened():
        ret, frame = g_camera.read()
        if not ret:
            print("Camera Read Fail!")
            break

        m_fps = m_fps + 1
        fps = m_fps / (time.time() - t_start)
        if (time.time() - t_start) >= 2:
            m_fps = fps
            t_start = time.time() - 1

        text = "FPS: " + str(int(fps))
        cv2.putText(frame, text, (10, 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 255), 1)
        image_widget.value = bgr8_to_jpeg(frame)

        k = cv2.waitKey(1)
        if k == ord('s'):
            timestamp = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S", time.localtime())
            filename = f"{saved_count:04d}_{timestamp}.jpg"
            cv2.imwrite(filename, frame)
            print(f"Saved {filename} successfully!")
            saved_count += 1

        cv2.imshow('Frame', frame)

        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(' '):
            break

    首先我们创建了一个 while 循环,用于持续采集摄像头图像并进行相应的处理。在循环中,首先使用 g_camera.read() 方法读取摄像头的图像,返回一个 boolean 类型的变量 ret 和一个代表当前帧图像数据的多维数组 frame。如果 ret 的值为 False,则表示读取图像失败,此时程序会输出提示信息 “Camera Read Fail!” 并跳出循环。

    然后,代码通过计算帧率并在图像上绘制帧率信息,并将处理后的图像更新到之前创建的 image_widget 小部件上。同时,程序通过调用 cv2.imshow() 函数显示图像窗口。

    在循环中,当我们按下 s 键时,程序获取当前时间,将该时间作为图像保存时的时间戳,并生成指定格式的文件名。然后使用 cv2.imwrite() 函数将当前帧的图像保存在本地文件夹中。最后,在控制台输出已保存文件的信息,更新已保存文件数量。

    在最后我们让程序通过调用 cv2.waitKey() 等待键盘输入,并判断是否按下空格键,若按下空格,则跳出循环,停止采集并关闭摄像头并且退出程序。

6. 异常处理

except Exception as e:
    print("Exception: ", e)
except KeyboardInterrupt:
    print("KeyboardInterrupt")
    pass
except:
    print("Unknown error!")
finally:
    # 关闭窗口
    cv2.destroyAllWindows()
    # 在程序结束前,释放摄像头资源
    g_camera.release()

    我们使用 except Exception as e 捕获所有异常,并将异常对象保存在变量 e 中。然后,程序会输出异常信息 "Exception: " 和具体的异常内容。

    同时使用 except KeyboardInterrupt 捕获键盘中断异常,即用户按下Ctrl+C键。当出现这种情况时,程序会输出 “KeyboardInterrupt” 消息,并继续执行下面的代码。在捕获该异常后,使用 pass 语句来保持代码的完整性。

    代码使用 except 来捕获所有其他未知的异常。当发生未知异常时,程序会输出 “Unknown error!” 消息。

    在 finally 语句块中,关闭图像窗口并释放摄像头资源。通过调用 cv2.destroyAllWindows() 关闭所有打开的窗口,并调用 g_camera.release() 释放摄像头资源。在程序运行结束时,无论是否出现异常,都会执行 finally 语句块中的代码来确保关闭窗口和释放摄像头资源。

7. 完整代码

import cv2
import time
import ipywidgets.widgets as widgets
from IPython.display import display
from SunriseRobotLib import Mipi_Camera

help(Mipi_Camera)

width = 320
height = 240
g_camera = Mipi_Camera(width, height, debug=True)

if g_camera.isOpened():
    print("Open Camera OK!")
else:
    print("Fail To Open Camera!")

def bgr8_to_jpeg(value, quality=75):
    return bytes(cv2.imencode('.jpg', value)[1])

image_widget = widgets.Image(format='jpeg', width=320, height=240)

#display(image_widget)

try:
    m_fps = 0
    t_start = time.time()
    saved_count = 1  # 统计已经保存的文件数量
    while g_camera.isOpened():
        ret, frame = g_camera.read()
        if not ret:
            print("Camera Read Fail!")
            break

        m_fps = m_fps + 1
        fps = m_fps / (time.time() - t_start)
        if (time.time() - t_start) >= 2:
            m_fps = fps
            t_start = time.time() - 1

        text = "FPS: " + str(int(fps))
        cv2.putText(frame, text, (10, 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 255), 1)
        image_widget.value = bgr8_to_jpeg(frame)

        # 检测是否按下 s 键
        k = cv2.waitKey(1)
        if k == ord('s'):
            # 获取当前的日期时间戳
            timestamp = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S", time.localtime())
            # 生成指定格式的文件名
            filename = f"{saved_count:04d}_{timestamp}.jpg"
            # 保存图像至本地文件夹
            cv2.imwrite(filename, frame)
            # 提示用户已经成功保存当前图像,并更新已保存的文件数量
            print(f"Saved {filename} successfully!")
            saved_count += 1

        cv2.imshow('Frame', frame)

        # 等待键盘输入并判断是否关闭窗口
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(' '):
            break

except Exception as e:
    print("Exception: ", e)
except KeyboardInterrupt:
    print("KeyboardInterrupt")
    pass
except:
    print("Unknown error!")
finally:
    # 关闭窗口
    cv2.destroyAllWindows()
    # 在程序结束前,释放摄像头资源
    g_camera.release()

    具体参数根据系统和配置去更改,这里只以个人系统为例,如后续有任何不懂的地方,欢迎留言评论讨论!!!

    通往答案的道路错综复杂,我们只用最简单的方式抵达!

<think> 我们面对的问题是:在ROS框架下,使用Python脚本调用已封装好的ROS node的方法。根据提供的引用,我们可以总结以下几点: 1. ROS node可以使用Python编写,并且修改后无需重新编译(引用[3])。 2. 在使用Python编写ROS node时,需要注意Python版本问题。ROS默认使用Python 2,但可以通过在.py文件开头添加shebang(如`#!/usr/bin/env python3`)来指定使用Python 3(引用[5])。 3. 创建ROS node的基本流程包括:初始化节点、发布/订阅消息等(引用[4])。 4. 当使用虚拟环境(如conda)时,需要确保ROS能够找到正确的Python解释器和依赖库(引用[1]和[2])。 用户想要在Python脚本调用已封装好的ROS node。这里的“调用”可能意味着启动一个node或者与一个已经运行的node进行通信(如调用服务或发送消息)。根据ROS的架构,通常我们通过以下方式与node交互: - 启动node:可以使用`rosrun`或`launch`文件。 - 通信:通过ROS的话题(topic)、服务(service)或动作(action)机制。 因此,我们可以分两种情况讨论: ### 情况1:启动另一个node 如果需要在Python脚本中启动另一个node,可以使用`subprocess`模块调用系统命令`rosrun`或`roslaunch`。例如: ```python import subprocess # 启动一个node process = subprocess.Popen(['rosrun', 'package_name', 'node_name']) # 然后可以继续执行其他代码,或者等待node结束 process.wait() ``` ### 情况2:与已运行的node通信 如果node已经在运行,或者你希望启动node后与之通信,那么你需要按照ROS的通信机制(话题、服务、动作)来编写代码。例如: - 如果另一个node提供了服务,你可以创建一个服务客户端来调用该服务。 - 如果另一个node发布了一个话题,你可以订阅该话题。 下面分别给出示例: #### 示例1:调用服务 假设有一个服务名为`/add_two_ints`,服务类型为`rospy_tutorials.srv.AddTwoInts`。 ```python #!/usr/bin/env python import rospy from rospy_tutorials.srv import AddTwoInts, AddTwoIntsRequest rospy.init_node('service_client_example') # 等待服务可用 rospy.wait_for_service('/add_two_ints') try: # 创建服务客户端 add_two_ints = rospy.ServiceProxy('/add_two_ints', AddTwoInts) # 构建请求 req = AddTwoIntsRequest() req.a = 1 req.b = 2 # 调用服务 resp = add_two_ints(req) rospy.loginfo("Sum: %d", resp.sum) except rospy.ServiceException as e: rospy.logerr("Service call failed: %s", e) ``` #### 示例2:订阅话题 假设有一个话题名为`/chatter`,消息类型为`std_msgs.msg.String`。 ```python #!/usr/bin/env python import rospy from std_msgs.msg import String def callback(msg): rospy.loginfo("I heard: %s", msg.data) rospy.init_node('listener') sub = rospy.Subscriber('/chatter', String, callback) rospy.spin() ``` ### 注意事项 1. **Python版本**:确保你的Python脚本在正确的Python版本下运行。如果使用Python3,在文件第一行添加`#!/usr/bin/env python3`(引用[5])。 2. **环境配置**:如果使用虚拟环境(如anaconda),需要确保ROS运行的环境能够找到虚拟环境中的Python和依赖库。可以通过在启动脚本中激活虚拟环境,或者修改`rosrun`脚本的环境变量来实现(引用[1]和[2])。 3. **节点初始化**:每个节点都需要调用`rospy.init_node`(引用[3],[4])。 4. **包依赖**:确保你的包在`package.xml`中声明了依赖,特别是当使用其他消息类型或服务时(引用[2],[4])。 ### 总结 在ROS使用Python脚本调用已封装的ROS node,通常有两种方式: - 启动node:使用`subprocess`调用`rosrun`或`roslaunch`。 - 与node通信:使用ROS的通信机制(话题、服务、动作)直接与node交互。 具体选择哪种方式取决于你的需求。 §§相关问题§§ 1. 如何在ROS中正确配置Python3环境以避免版本冲突? 2. ROS中服务(service)和话题(topic)有什么区别?分别在什么场景下使用? 3. 如何在一个Python脚本中同时启动多个ROS节点并管理它们的生命周期? 4. 什么是ROS的launch文件?如何使用launch文件来启动节点? </think> 在ROS框架下使用Python脚本调用已封装好的ROS节点,主要通过ROS的通信机制实现。以下是具体方法和步骤: ### 一、核心调用方法 #### 1. **服务调用(Service Call)** - 适合同步请求/响应场景 若目标节点提供了ROS服务接口,可使用`rospy.ServiceProxy`: ```python #!/usr/bin/env python3 import rospy from your_pkg.srv import YourService, YourServiceRequest # 初始化节点 rospy.init_node('caller_node') # 等待服务可用 rospy.wait_for_service('/target_service') try: # 创建服务代理 proxy = rospy.ServiceProxy('/target_service', YourService) # 构建请求 req = YourServiceRequest() req.data = "example request" # 发送请求并获取响应 resp = proxy(req) rospy.loginfo(f"Received response: {resp.result}") except rospy.ServiceException as e: rospy.logerr(f"Service call failed: {e}") ``` #### 2. **话题订阅/发布(Topic Pub/Sub)** - 适合异步数据流 若目标节点发布话题消息: ```python #!/usr/bin/env python3 import rospy from std_msgs.msg import String def callback(msg): rospy.loginfo(f"Received message: {msg.data}") # 初始化节点 rospy.init_node('listener_node') # 订阅目标节点的话题 sub = rospy.Subscriber('/target_topic', String, callback) # 保持节点运行 rospy.spin() ``` ### 二、关键配置步骤 1. **Python版本控制**(避免环境冲突) - 在脚本首行添加指定解释器:`#!/usr/bin/env python3` - 确保目标节点的启动脚本(.launch或.py)也使用相同Python版本[^5] 2. **依赖声明** 在`package.xml`中添加依赖项: ```xml <depend>your_target_pkg</depend> <exec_depend>rospy</exec_depend> ``` 3. **节点权限配置** ```bash chmod +x your_script.py # 赋予可执行权限 ``` ### 三、完整开发流程 1. 创建工作空间 ```bash mkdir -p ~/catkin_ws/src && cd ~/catkin_ws catkin_make source devel/setup.bash ``` 2. 创建功能包 ```bash catkin_create_pkg your_pkg rospy std_msgs ``` 3. 将脚本放入`your_pkg/scripts/`目录 4. 编译运行 ```bash catkin_make rosrun your_pkg your_script.py ``` ### 四、故障排除 - **节点不可见**:检查目标节点是否在相同ROS环境运行(`roscore`是否启动) - **消息类型错误**:使用`rosmsg show`验证消息结构一致性 - **Python路径问题**:在虚拟环境中运行时,需在脚本中显式激活环境[^1][^2] ```python import sys sys.path.append("/path/to/your/venv/lib/python3.8/site-packages") ``` > **最佳实践**:对于复杂调用场景,建议使用`actionlib`实现带状态监控的操作,或通过`launch文件`集成多个节点[^3][^4]。
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