用opencv库来检测ros深度图像数据中的障碍

获得深度图像数据，转成cv::Mat格式

cv::Mat depthMat(depthi->getHeight(), depthi->getWidth (),  CV_16UC1, depth_map);

清除1米外的数据

int nr = depthMat.rows; // number of rows 
int nc = depthMat.cols; // number of columns 
for (int i = 0; i<nr; i++)
{
    for (int j = 0; j<nc; j++) {
        if (depthMat.at<ushort>(i, j)>1000){
            depthMat.at<ushort>(i, j) = 0;
        }
    }
}

将像素16U数据转成8U数据

depthMat.convertTo(depthMat, CV_8UC1, 1.0 / 16);

正常来说因子应该为 256/65536=1/256。16表示16×256=4096,可测障碍最远为4.096米，而1米外的障碍已清楚，图像像素最大深度肯定小于1000，因此因子为1/16可将图像上的所有障碍保留下来。

用阈值函数将图像中的障碍显示到一个平面中

cv::Mat threshold_output;
cv::threshold(depthMat, threshold_output, 20, 255, CV_THRESH_BINARY);

像素数值大于20的都认为是障碍，但这里的