ROS下使用intel Realsense摄像头进行人脸检测

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

http://blog.youkuaiyun.com/may0324/article/details/50981540


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

https://github.com/intel-ros/realsense

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
<think>嗯,用户问的是使用ROS系统进行机器人视觉识别需要下载什么软件。首先,我需要确认用户对ROS的熟悉程度。可能他们刚开始接触ROS,所以需要从基础开始解释。ROS有不同的版本,比如Noetic、Melodic等,不同版本支持的软件包可能不同,所以首先要确定ROS版本。 接下来,机器人视觉识别通常涉及摄像头驱动、图像处理、机器学习等模块。在ROS中,常用的软件包比如usb_cam或cv_camera用于摄像头驱动,OpenCV是必不可少的图像处理库,还有可能需要用到PCL处理点云数据,如果涉及到深度学习,可能需要Darknet或TensorFlow的ROS接口。 然后,要考虑用户的具体应用场景。比如是物体识别、人脸识别还是SLAM?不同应用可能需要不同的软件包。比如SLAM会用到RTAB-Map或ORB-SLAM,而物体识别可能需要用到find_object_2d或者结合YOLO的darknet_ros。 另外,用户可能需要安装一些工具来可视化数据,比如RViz和rqt_image_view,这些通常包含在ROS的基础安装里,但可能需要确认。还有仿真工具如Gazebo,如果他们需要在仿真环境中测试视觉算法的话。 安装方法方面,除了apt-get安装官方软件包,有些可能需要从源码编译,尤其是那些不在官方仓库中的包。比如darknet_ros可能需要从GitHub克隆并编译,这需要指导用户如何操作。 可能用户遇到的问题包括依赖项缺失、版本不兼容,或者摄像头驱动问题,所以在回答中需要提醒他们注意这些常见问题,并建议查看文档和社区支持。 最后,整理出一个结构清晰的回答,分步骤说明需要安装的软件包和工具,每个部分简要说明用途,并给出安装命令示例,以及注意事项,帮助他们顺利开始项目。</think>使用ROS进行机器人视觉识别需要安装以下软件和工具包,以下按功能模块分步骤说明: 一、ROS核心环境 1. 必须安装ROS基础版本(推荐Noetic或Melodic) ```bash sudo apt-get install ros-<版本>-desktop-full ``` 二、摄像头驱动模块 1. USB摄像头驱动(二选一): ```bash sudo apt-get install ros-<版本>-usb-cam # 通用USB摄像头 sudo apt-get install ros-<版本>-cv-camera # 兼容性更好的驱动 ``` 2. RGBD相机驱动(如Kinect/RealSense): ```bash sudo apt-get install ros-<版本>-freenect-stack # Kinect v1 sudo apt-get install ros-<版本>-realsense2-camera # Intel RealSense ``` 三、图像处理核心库 1. OpenCV(必须): ```bash sudo apt-get install python3-opencv libopencv-dev ``` 2. 点云处理库(可选): ```bash sudo apt-get install ros-<版本>-pcl-ros ``` 四、视觉功能包 1. 基础图像传输: ```bash sudo apt-get install ros-<版本>-image-transport-plugins ``` 2. 特征识别: ```bash sudo apt-get install ros-<版本>-vision-opencv ``` 3. 增强现实(AR标签识别): ```bash sudo apt-get install ros-<版本>-ar-track-alvar ``` 五、深度学习集成 1. Darknet_ROS(YOLO集成): ```bash git clone --recursive https://github.com/leggedrobotics/darknet_ros.git ``` 2. TensorFlow集成: ```bash sudo apt-get install ros-<版本>-ros-tensorflow ``` 六、辅助工具 1. 图像查看工具: ```bash sudo apt-get install ros-<版本>-rqt-image-view ``` 2. 可视化工具: ```bash sudo apt-get install ros-<版本>-rviz ``` 七、典型工作流程示例 1. 启动摄像头节点: ```bash roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch ``` 2. 运行OpenCV处理节点: ```python import rospy from cv_bridge import CvBridge from sensor_msgs.msg import Image def image_callback(msg): bridge = CvBridge() cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, "bgr8") # 在此添加图像处理代码 ``` 注意事项: 1. 所有<版本>需替换为实际ROS版本(如noetic/melodic) 2. 建议使用ROS官方推荐安装方式(apt优先,源码安装需注意依赖) 3. 不同硬件设备可能需要额外驱动(如NVIDIA显卡需要CUDA支持) 4. 推荐使用catkin工具管理自定义功能包 常见问题处理: - 出现依赖错误时,使用rosdep install自动安装依赖 - 图像格式问题建议使用cv_bridge进行ROS和OpenCV格式转换 - 建议参考官方文档:http://wiki.ros.org/vision_opencv
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