从rosbag解析视频

最新推荐文章于 2024-07-18 15:46:06 发布

原创最新推荐文章于 2024-07-18 15:46:06 发布 · 321 阅读

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该博客介绍了如何在ROS环境中解析ROS bag文件中的图像，并使用ffmpeg将解析出的图片序列转换为视频。主要步骤包括安装必要的包 mjepgtools 和 ffmpeg，通过roslaunch命令播放bag文件并提取图像，最后利用ffmpeg将图片合成为视频。

1.使用的包

sudo apt-get install mjepgtools
sudo apt-get install ffmpeg

2.解析图片

roslaunch bag2jpg.launch

<launch>
      <node pkg="rosbag" type="play" name="rosbag" args="-d 2 /media/nvidia/'My Passport'/camera_rosbag/2021-08-19-15-20-12.bag"/>
      <node name="extract" pkg="image_view" type="extract_images" respawn="false" output="screen" cwd="ROS_HOME">
    <remap from="image" to="/zed/zed_node/right_raw/image_raw_color"/>
      </node>
    </launch>

3.转视频

ffmpeg -r 15  -i /path/frame%04d.jpg test.mp4

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实车路测日志分析：解析ROS Bag数据

优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。

11-23

8万+

A实车路测日志分析：解析ROS Bag数据，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文围绕实车路测中ROS Bag数据解析展开，介绍了ROS Bag的定义、特点、文件结构，以及解析工具如ROS自带工具、Python和C++解析库。阐述了解析流程，包括数据准备、读取、解析、提取与存储，还解析了关键数据类型，讲解了数据同步与时间校准方法、数据可视化工具，分析了解析中的常见问题及解决办法，介绍了高级应用和注意事项，为相关分析工作提供全面指导。

解析rosbag中的bag文件，转为图片和点云

weixin_42135969的博客

10-12

1715

进入rosbag所在的文件目录下，新建终端，回放rosbag包。报错：E: 无法定位软件包 mjepgtools。3、解析.bag文件到.pcd点云数据文件。2、解析.bag文件到.jpg文件。新建终端，执行 roscore。1、查看rosbag的信息。

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bag2video:将rosbag中的图像转换为视频

05-28

bag2video 将rosbag中的图像转换为可变帧率视频。由于OpenCv无法以可变帧速率进行编码，因此可通过复制帧来实现可变帧速率。这会产生非常大的文件，应使用ffmpeg之类的文件重新编码。用法 usage: bag2video.py [-h] [--outfile OUTFILE] [--precision PRECISION] [--viz] [--start START] [--end END] [--encoding {rgb8,bgr8,mono8}] topic bagfile Extract and encode video from bag files. positional arguments: topic bagfile optional arguments:

rosbag转化为.mp4格式视频

BAIFOL的博客

07-11

1801

rosbag转化为.mp4格式视频

【ROS学习】 rosbag 转化为 mp4 格式视频

qq_39779233的博客

10-18

7160

【ROS学习】 rosbag 转化为 mp4 格式视频

解析rosbag中的.bag文件，进一步得到.jpg图片数据和.pcd点云数据

weixin_43042467的博客

01-11

1885

使用ROS对Pandora进行数据获取，得到 .bag文件 1.解析到.jpg的图像数据 <launch> <node pkg="rosbag" type="play" name="rosbag" required="true" args="/home/gxd-pc/Videos/2019-12-22-17-59-00.bag"/> <node n...

rosbag转视频&视频转图片

记录/交流，加油啊呀...

04-19

1274

终端下直接运行。

精选资源

TUM数据集创建和rosbag包转换成TUM数据集问题2

09-19

在将rosgbag包转换成TUM数据集时，需要进行特定格式的转换工作，因为rosbag是ROS系统中记录话题消息的格式，而TUM数据集有自己独特的要求。通常需要以下步骤： 1. 读取rosgbag：解析rosgbag包中的数据，获取RGB-D...

从ROSbag文件中提取CompressedImage为JPG文件

qq_52039107的博客

07-18

771

结果如下图，其中topic “rgb_cam/image_raw/compressed”是需要提取的话题信息。结果如图，存在“rgb_cam/image_raw/compressed”，说明一切正常。'/path/to/save/images/'：输出jpg图像的保存路径。'path/to/your.bag'：要读取的bag文件路径。frame_interval:提取图像的帧间隔。- 打开终端2,在bag文件所在目录运行。- 打开终端3，查看话题信息。- 打开终端1，运行。

如何播放bag包的视频图像

weixin_46195203的博客

05-12

2068

主要工具rqt、ROS rqt安装与运行以ros-[ROS_DISTRO]-desktop-full命令安装ROS时，rqt会默认安装。如果未安装“desktop-full”或未安装rqt，请使用以下命令进行安装。 $ sudo apt-get install ros-kinetic-rqt* 运行rqt的命令如下。只需键入rqt。作为参考，用户可以使用节点执行命令rosrun rqt_gui rqt_gui执行它。 $ rqt rqt_image_view 原理：根据ROS的运行机制，需要话题发布者

ROSBAG 解析

Sun的博客

03-15

3858

ros自带将bag包中点云文件解析为pcd文件 rosrun pcl_ros bag_to_pcd 3.bag /velodyne_points pcd 上述命令中，三个参数分别为bag包名，需要解析的节点名称和解析后存储的位置。解析完成后，我们可以在pcd文件夹中看到我们所需的每一帧点云文件。通过创建view类将数据逐帧读取出来 #include <rosbag/bag.h> #include <rosbag/view.h> // 此处为include相关消息类的头文件

matlab视频帧提取成图片序列

蛋总的快乐生活

04-01

1555

本文部分参考https://blog.youkuaiyun.com/qq_23097931/article/details/51108747 VideoReader能用来读取视频，然后用imwrite将视频保存。 VideoReader介绍首先对于一个视频来说我们要写入它的位置 obj = VideoReader('D://Media//111.mp4');%输入视频位置难点在于详解obj结构体的含...

ROS2 + C++ 常用工具（自用笔记）

weixin_71160458的博客

06-04

1343

自用Launch、rosbag2、RQT、RVIZ2和Gazebo。（1）Launch启动文件作用：在ROS2中，当需要同时启动多个节点（即程序或进程）时，使用launch文件可以简化操作。特点：通过在一个文件中定义多个节点的启动命令和相关参数，可以实现多个节点的快速启动和配置。这极大提高了工作效率，并允许开发者在项目中更灵活地管理节点。（2）rosbag2记录仪作用：rosbag2是ROS 2的一个工具，用于录制和回放ROS 2系统中的消息（数据）。特点。

Realsense .bag 格式文件提取图像

weixin_43878709的博客

09-23

6542

使用Realsense d415录制了一个视频，保存的格式为.bag 在网上察查了一些方法，基本都是通过ROS库那一套东西实现.bag文件的解析。还有的文章提到了使用Matlab里面的ROS Toolbox对.bag文件进行解码：使用Matlab提取Realsense数据的一种实现然而我在尝试使用Matlab的时候始终不成功，一直在报错，最终只好无奈放弃。最后经过在librealsense2...

15-bag的录制，回放与解析

Gaoy9303的博客

09-28

3770

本教程教你如何使用rosbag record工具来录制ros通信数据。之后在通过rosbag play形式回放录制的数据包此教程不详细解读，仅将rosbag record对应的help文档列出，并给出具体录制例子。

rosbag中提取图片和视频的步骤

SHxiaozhou的博客

02-22

2138

rosbag中提取图片和视频的步骤

ROSBAG使用(二)：使用python提取bag中的图像和点云

Memory

03-29

1万+

1.1 载入 ROS提供了解析 bag 的python API，载入一个 bag 文件可以： import rosbag bag_file = 'test.bag' bag = rosbag.Bag(bag_file, "r") 1.2 读取信息 info = bag.get_type_and_topic_info() print(info) 可以得到类似如下的信息： TypesAndTop...

解析rosbag中的.bag文件，得到.jpg图片数据和.pcd点云数据

最新发布

05-18

### 如何解析 ROSBag 中的图像数据解析 `rosbag` 文件中的图像数据可以通过多种方法实现，具体取决于使用的编程环境以及需求复杂程度。以下是几种常见的方法及其工具： #### 方法一：通过命令行提取图像可以利用 ROS 提供的内置功能来快速提取图像数据并将其保存为文件形式。例如，使用 `image_view` 节点可以从指定话题中提取图像帧。运行以下命令可以在终端中完成这一操作： ```bash rosrun image_view extract_images _sec_per_frame:=<time_interval> image:=<topic_name> ``` 其中 `<time_interval>` 表示每张图片之间的时间间隔（单位为秒），而 `<topic_name>` 则是发布图像消息的话题名称[^2]。 #### 方法二：编写 Python 或 C++ 程序读取图像数据对于更复杂的场景或者需要进一步处理的情况，则建议开发自定义脚本来访问这些信息。下面分别介绍基于两种主流语言——Python 和 C++ 的解决方案。 ##### 使用 Python 进行读取借助于官方支持库 `rospy` 可轻松加载 `.bag` 文件内容，并从中筛选出所需的传感器消息类型如 `sensor_msgs/Image` 。之后再调用 OpenCV 库将原始字节流转换成便于后续分析的形式。代码样例如下所示： ```python import rospy import rosbag from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError import cv2 def read_rosbag_image(bag_file_path, topic_name): bridge = CvBridge() with rosbag.Bag(bag_file_path, 'r') as bag: for _, msg, t in bag.read_messages(topics=[topic_name]): try: # Convert the ROS Image message to a CV2 image cv_img = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, desired_encoding="bgr8") # Optionally save or process each frame here cv2.imwrite(f'frame_{t.to_sec()}.png', cv_img) except CvBridgeError as e: print(e) if __name__ == "__main__": bag_filepath = "/path/to/bagfile.bag" img_topic = "/camera/color/image_raw" read_rosbag_image(bag_filepath, img_topic) ``` 此段程序会遍历给定主题下的所有记录项并将它们逐一转化为标准格式存储下来以便后期查看或计算[^3]。 ##### 使用 C++ 实现相同目标如果偏好性能更高的方式可以选择采用 C++ 编写相应逻辑。同样依赖于 `cv::bridge` 来桥接不同框架之间的差异之处。实例片段如下： ```cpp #include <ros/ros.h> #include <rosbag/bag.h> #include <rosbag/view.h> #include <sensor_msgs/Image.h> #include <opencv2/highgui.hpp> int main(int argc, char **argv){ std::string bag_filename("/path/to/your_bag_file"); std::vector<std::string> topics; topics.push_back(std::string("/camera/color/image_raw")); rosbag::Bag bag; bag.open(bag_filename.c_str(), rosbag::bagmode::Read); rosbag::View view(bag, rosbag::TopicQuery(topics)); int count=0; BOOST_FOREACH(rosbag::MessageInstance const m, view){ sensor_msgs::ImageConstPtr imsg = m.instantiate<sensor_msgs::Image>(); if(imsg != NULL){ cv_bridge::CvImagePtr cv_ptr; try{ cv_ptr = cv_bridge::toCvCopy(imsg, sensor_msgs::image_encodings::BGR8); // Save images sequentially. cv::imwrite("output"+std::to_string(count++)+".jpg", cv_ptr->image); }catch (cv_bridge::Exception& e){ ROS_ERROR("Could not convert from '%s' to 'bgr8'.", imsg->encoding.c_str()); } } } bag.close(); } ``` 以上展示了另一种途径用于获取封装好的视觉资料集[^1]。 --- ### 工具推荐除了手动编码之外还有几个专门设计用来简化此类任务流程的应用可供选用： - **Rqt Bag Viewer**: GUI界面应用程序允许用户直观地浏览各种类型的ROS通信流量其中包括视频序列。 - **Matlab Toolbox For Robotics**: 支持导入`.bag`档案并通过图形化手段展示其内部结构同时提供API接口方便二次开发人员集成至其他项目当中去[^1].