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