ROS下使用intel Realsense摄像头进行人脸检测

最新推荐文章于 2025-06-20 21:07:46 发布

原创

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使用准备条件：

ROS-indigo

intel Realsense摄像头（我使用的依旧是R200）

确保已经正常安装驱动，安装方法见博文

1.首先到github下载ros-realsense源码包,该包包含已经定义好的packages和nodes

2.新建工作区目录，如

mkdir workspace

3.进入创建的工作区目录，病创建文件目录，命名为src

cd workspace
mkdir src

4.进入src目录，并将下载包中的camera解压到此目录内

5.部署完成后就可以编译了，在workspace目录下执行命令

catkin_make

6.编译成功后，执行

source devel/setup.bash

这个自动生成的脚本文件设置了若干环境变量,从而使 ROS 能够找到你创建的功能包和新生成的可执行文件

7.完成后就可以执行包中自带的launch文件打开摄像头了

roslaunch realsense_camera realsense_r200_nodelet_standalone_preset.launch

启动后发现摄像头灯亮起，表明在工作，然而并没有什么新奇的东西发生，这是为什么呢？

其实是因为该节点只是在不断的发布消息（就是不同形式的图像信息，如RGB，红外，深度，点云等），但是并没有节点订阅该消息，所以为了观看摄像头拍摄的图像，我们需要再写一个节点订阅该消息，并将图像显示出来，接着再进行人脸检测等后续功能。为了以后功能拓展方便，我们直接写个新的功能包（package)。

这里我们定义的场景是，该功能节点订阅realsense发布的图像消息，解码并显示出来，同时调用OpenCV的haar分类器进行人脸检测，并将检测到的人脸封装成消息发布出去，所以这个节点本身是个订阅者(subscriber)，同时也是个发布者(publisher）。

1.进入workspace的src目录内，创建包目录

catkin_create_pkg client std_msgs rospy roscpp

这里面 std_msgs rospy roscpp 是我们通常一个最基本的C++包之中需要的依赖项。后面这些依赖项均可以通过配置 package.xml 进行更改

2.进入创建的包client目录中，创建msg文件夹，并创建需要发布的人脸消息文件facebox.msg和faces.msg：

facebox.msg

uint16 top
uint16 left
uint16 width
uint16 height

faces.msg

facebox[] face_boxes
uint16 image_width
uint16 image_height

3. 进入client/src目录中，创建主程序文件client.cpp，并写入如下内容

#include <ros/ros.h>
#include <image_transport/image_transport.h>
#include <cv_bridge/cv_bridge.h>
#include <senso

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