ROS 使用自带和usb摄像头获取图像

最新推荐文章于 2025-03-22 11:39:04 发布
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分类专栏： ROS
本文介绍如何在ROS环境下配置USB摄像头，包括安装必要的软件包、设置摄像头参数及启动配置。适用于希望快速上手ROS摄像头应用的开发者。

   如果是LINUX移植，Make sure you've installed the ros-indigo-camera-info-manager package. 

ERROR: cannot launch node of type [image_view/image_view]: image_view
ROS path [0]=/opt/ros/indigo/share/ros
ROS path [1]=/home/ubuntu/catkin_ws/src
ROS path [2]=/opt/ros/indigo/share
ROS path [3]=/opt/ros/indigo/stacks


这种情况要装image-view

 sudo apt-get install ros-indigo-image-view


也可以使用安装usb_cam package的流程和上面的uvc_cam几乎一样：

    $ cd ~/catkin_ws/src  
    $ git clone https://github.com/bosch-ros-pkg/usb_cam.git  
    $ cd ~/catkin_ws  
    $ catkin_make

 

  1.  cd catkin_ws/src  
  2. $ git clone https://github.com/bosch-ros-pkg/usb_cam.git  
  3. $ cd ..  
  4. $ catkin_make

  1. $ cd  
  2. $ cd catkin_ws/src/usb_cam/launch  
  3. $ roslaunch usb_cam-test.launch

 

我外接usb罗技摄像头，如果使用笔记本自带摄像头直接启动usb_cam启动文件即可


直接修改usb_cam包的启动文件usb_cam.launch

修改参数参考官网说明http://wiki.ros.org/usb_cam

   笔记本自带的摄像头的设备号一般为/dev/video0    外接摄像头一般是

1
<param name="video_device"value="/dev/video1"/><br><br>

~pixel_format (string, default:"mjpeg")Possible values are mjpeg, yuyv, uyvy

我的摄像头这个参数不是默认值

1
<param name="pixel_format"value="yuyv"/>
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<launch>
     
   
  <node name="usb_cam"pkg="usb_cam"type="usb_cam_node"output="screen">
   
   <param name="video_device"value="/dev/video1"/>
    <param name="image_width"value="640"/>
    <param name="image_height"value="480"/>
     <param name="framerate"value="30"/>
    <param name="pixel_format"value="yuyv"/>
    <param name="camera_frame_id"value="usb_cam"/>
    <param name="io_method"value="mmap"/>
  </node>
  <node name="image_view"pkg="image_view"type="image_view"respawn="false" output="screen">
    <remap from="image"to="/usb_cam/image_raw"/>
    <param name="autosize"value="true"/>
  </node>
</launch>

 

1
roslaunch usb_cam usb_cam.launch

 

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jyq
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ROS2摄像头使用
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<think>我们正在讨论ROS2中使用摄像头的配置和操作方法。根据用户需求，我们将分步骤介绍如何在ROS2中配置和使用摄像头。 首先，我们需要确保摄像头硬件已正确连接到计算机，并且操作系统能够识别它（例如，通过`ls /dev/video*`命令查看设备节点）。 然后，我们将介绍两种常见的方法： 方法一：使用ROS2的官方驱动包（如usb_cam）来驱动USB摄像头。 方法二：使用cv_camera包（如果使用的是OpenCV兼容的摄像头）。 此外，我们还会介绍如何通过ROS2节点发布图像话题，以及如何订阅和查看图像。 步骤1：安装必要的ROS2包 对于USB摄像头，我们可以安装`usb_cam`包。注意：在ROS2中，包名可能略有不同，例如在Humble版本中，我们可以使用以下命令安装： sudo apt install ros-humble-usb-cam 或者，我们可以使用`cv_camera`包，它基于OpenCV： sudo apt install ros-humble-cv-camera 步骤2：启动摄像头节点 使用usb_cam： 我们可以通过运行启动文件来启动摄像头节点。首先，创建一个启动文件（例如camera_launch.py）或者直接运行： ros2 launch usb_cam usb_cam_launch.py 注意：可能需要根据摄像头的设备路径（如/dev/video0）修改参数。 使用cv_camera： 安装后，可以运行： ros2 run cv_camera cv_camera_node 或者通过启动文件启动。 步骤3：查看图像 启动节点后，图像数据会发布到某个话题（例如`/image_raw`）。我们可以使用`image_view`工具来查看： ros2 run rqt_image_view rqt_image_view 然后在rqt_image_view窗口中选择相应的话题。 步骤4：配置摄像头参数（可选） 我们可以通过动态重配置（如果支持）或修改启动文件中的参数来调整摄像头的分辨率、帧率等。 步骤5：在自定义节点中使用摄像头图像 我们可以编写一个ROS2节点来订阅摄像头发布的话题，例如`/image_raw`，类型为`sensor_msgs/msg/Image`。然后使用OpenCV或ROS2的图像工具进行处理。 注意：如果使用OpenCV处理图像，我们可能需要使用`cv_bridge`将ROS图像消息转换为OpenCV的Mat格式。 示例代码片段（订阅图像话题）： ```python import rclpy from rclpy.node import Node from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge import cv2 class ImageSubscriber(Node): def __init__(self): super().__init__('image_subscriber') self.subscription = self.create_subscription( Image, '/image_raw', self.listener_callback, 10) self.bridge = CvBridge() def listener_callback(self, msg): cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(msg, "bgr8") # 处理图像，例如显示 cv2.imshow("Camera", cv_image) cv2.waitKey(1) def main(args=None): rclpy.init(args=args) image_subscriber = ImageSubscriber() rclpy.spin(image_subscriber) image_subscriber.destroy_node() rclpy.shutdown() if __name__ == '__main__': main() ``` 步骤6：校准摄像头（可选） 为了提高图像处理的准确性，我们可能需要对摄像头进行校准。ROS2提供了摄像头校准工具： ros2 run camera_calibration cameracalibrator --size 8x6 --square 0.108 --image /image_raw --camera /camera 其中，`--size`是棋盘格内角点的数量，`--square`是每个方格的实际边长（单位：米），`--image`和`--camera`分别是图像话题和相机名称空间。 以上是ROS2中使用摄像头的基本配置和操作方法。具体细节可能因摄像头型号和ROS2版本而有所不同。 引用说明： 在环境搭建部分，则介绍了ROS2的具体安装流程。通过helloworld程序，了解了ROS2程序的编写、编译和执行流程。最后还介绍了如何使用VSCode搭建对开发者友好的集成开发环境。至此，ROS2的大门已经敞开，向着未来扬帆起航吧，good luck！[^1] ROS 通过几个关键的环境变量来管理其网络通信： ROS_MASTER_URI: 指向 ROS Master (roscore) 的地址。所有 ROS 节点都会通过这个 URI 来注册和查找其他节点。ROS_HOSTNAME 或 ROS_IP: 指明当前机器的 IP 地址或主机名，供其他 ROS 节点（包括本机的 Master）用来连接到这台机器上的节点。推荐使用 ROS_IP，因为它直接指定 IP 地址，避免了域名解析的问题。[^2] 注意：在ROS2中，环境变量的使用与ROS1有所不同，因为ROS2采用了DDS作为通信中间件，不再需要ROS_MASTER_URI。在ROS2中，节点的发现通过DDS自带的发现机制完成，通常不需要手动设置环境变量。但是，在多机通信时，需要设置ROS_DOMAIN_ID环境变量（相同域ID的节点才能通信）以及配置DDS的发现（如设置组播或单播地址）。 因此，在ROS2中使用摄像头时，我们主要关注驱动包的安装、节点的启动和图像话题的订阅与处理。 相关问题： 1. 如何解决ROS2摄像头驱动无法识别设备的问题？ 2. 在ROS2中如何实现多摄像头的同步采集？ 3. 如何将摄像头数据保存为视频文件或图像序列？ 4. ROS2中摄像头校准的详细步骤是什么？</think>### ROS2摄像头配置与操作指南 #### 1. 硬件准备与环境配置 - **硬件连接**：确保摄像头已正确连接到计算机（USB摄像头通常即插即用） - **验证设备**：终端执行 `ls /dev/video*` 查看设备节点（如 `/dev/video0`） - **安装依赖**： ```bash sudo apt update sudo apt install ros-$ROS_DISTRO-camera-calibration-parsers ros-$ROS_DISTRO-cv-bridge ``` #### 2. 驱动安装与启动 **方法一：使用USB摄像头驱动** ```bash sudo apt install ros-$ROS_DISTRO-usb-cam ros2 launch usb_cam usb_cam_launch.py ``` *默认话题：`/image_raw`（原始图像），`/camera_info`（校准信息）* **方法二：使用OpenCV驱动（推荐）** ```bash sudo apt install ros-$ROS_DISTRO-cv-camera ros2 run cv_camera cv_camera_node --ros-args -p device_id:=0 -p frame_rate:=30 ``` *参数说明：* - `device_id`：摄像头设备号（`/dev/video0`对应ID=0） - `frame_rate`：采集帧率（根据硬件调整） #### 3. 图像可视化 ```bash # 实时查看图像流 ros2 run rqt_image_view rqt_image_view # 终端查看话题列表 ros2 topic list | grep image ``` #### 4. 自定义节点开发（Python示例） ```python import rclpy from rclpy.node import Node from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge import cv2 class CameraProcessor(Node): def __init__(self): super().__init__('camera_processor') self.subscription = self.create_subscription( Image, '/image_raw', # 替换为实际话题名 self.image_callback, 10) self.bridge = CvBridge() def image_callback(self, msg): cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(msg, "bgr8") # 图像处理示例：转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow("Processed", gray) cv2.waitKey(1) def main(args=None): rclpy.init(args=args) node = CameraProcessor() rclpy.spin(node) rclpy.shutdown() if __name__ == '__main__': main() ``` #### 5. 摄像头校准（提升精度） ```bash # 安装校准工具 sudo apt install ros-$ROS_DISTRO-camera-calibration # 启动校准（需棋盘格标定板） ros2 run camera_calibration cameracalibrator \ --size 8x6 \ # 棋盘格内角点数量 --square 0.025 \ # 方格边长（米） --image:=/image_raw # 图像话题 ``` *按提示移动标定板，点击"CALIBRATE"生成校准文件* #### 6. 多机通信配置 ```bash # 主机设置 export ROS_DOMAIN_ID=42 # 所有设备需相同 export ROS_IP=<主机IP> # 避免域名解析问题[^2] # 从机设置 export ROS_DOMAIN_ID=42 export ROS_MASTER_URI=http://<主机IP>:11311 ``` #### 常见问题解决 - **无视频信号**：检查`/dev/video*`权限 `sudo chmod 666 /dev/video0` - **帧率过低**：降低分辨率 `ros2 param set /cv_camera_node width 640` - **DDS通信故障**：统一所有设备的`ROS_DOMAIN_ID`[^2] > 通过以上步骤，您已完成ROS2摄像头的配置与基础操作。环境变量设置确保多设备协同工作，图像处理节点可扩展为SLAM、目标检测等应用[^1]。
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