ROS ccny_vision: image_transport

本文介绍如何在 ROS (Robot Operating System) 中安装图像传输包并使用 republish 命令转换图像格式。通过具体的命令行示例,展示了如何安装必要的 image_transport 组件,并演示了如何使用 republish 工具将图像数据从一种格式转换为另一种格式。

install image_transport:

sudo apt-get install ros-fuerte-*image-transport*


republish command example:

rosrun image_transport republish compressed in:=/epuck4/camera/image_raw _image_transport:=compressed raw out:=/epuck4/camera/image_raw


### 使用YOLOv8与ROS处理`sensor_msg::Image` 为了在ROS环境中利用YOLOv8模型执行目标检测或图像处理任务,需集成YOLOv8至ROS节点并确保能够接收来自传感器的消息数据。以下是实现这一过程的方法: #### 准备工作 安装必要的依赖库和工具链对于构建支持YOLOv8的ROS环境至关重要。这通常涉及设置Python虚拟环境、安装PyTorch框架及其相关组件以及配置特定版本的OpenCV以兼容YOLOv8的需求[^3]。 #### 创建ROS节点 创建一个新的ROS包来承载YOLOv8逻辑,并在此基础上编写订阅者节点用于监听`/camera/image_raw`话题上的消息流。此节点负责调用YOLOv8 API完成推理操作并将结果发布到自定义的话题上供其他部分使用[^1]。 ```bash catkin_create_pkg yolov8_ros std_msgs rospy cv_bridge sensor_msgs cd ~/catkin_ws/src/yolov8_ros/ touch node.py CMakeLists.txt package.xml ``` 编辑`package.xml`文件添加对所需软件包的支持声明;修改`CMakeLists.txt`确保编译器能找到所有必需头文件及链接静态库位置[^4]。 #### 编写代码 下面是一个简单的Python脚本例子展示如何加载预训练好的YOLOv8权重文件并对传入图片帧实施预测分析: ```python #!/usr/bin/env python import rospy from sensor_msgs.msg import Image as RosImage from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError import torch import numpy as np class YOLOv8Node(object): def __init__(self): self._bridge = CvBridge() model_path = "/path/to/best.pt" device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' self.model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=model_path).to(device) sub_image = rospy.Subscriber("/usb_cam/image_raw", RosImage, self.callback) def callback(self,msg): try: frame = self._bridge.imgmsg_to_cv2(msg,"bgr8") except CvBridgeError as e: print(e) return results = self.model(frame) detections = results.pandas().xyxy[0] # Process the detected objects here... if __name__ == '__main__': rospy.init_node('yolov8_node') obj = YOLOv8Node() rospy.spin() ``` 注意上述示例中采用了`torch.hub.load()`函数动态下载官方提供的YOLOv5仓库中的定制化模型实例,实际应用时应替换为指向本地存储有YOLOv8架构及相关参数的具体路径。 #### 发布检测结果 除了基本的目标识别外,还可以进一步扩展功能比如计算三维边界框坐标并通过适当的消息类型广播出去以便于后续的任务规划阶段获取更精确的位置信息[^2]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值