ROS小车——摄像头的使用(3)

博客主要介绍了ROS小车的摄像头驱动和图像查看方法,通过特定命令打开摄像头并借助虚拟机查看图像。还详细阐述了Opencv人脸检测的应用,包括启动人脸、人体检测及人脸识别应用,在虚拟机上进行相应操作以实现人脸圈定、人体检测和人脸识别等功能。


前言

ROS小车的摄像头驱动和图像的查看,以及opencv的使用。


一、摄像头驱动和图像的查看

1.摄像头驱动

roslaunch robot_vision robot_camera.launch打开摄像头,并用另一个终端打开节点rostopic list发现摄像头
捕获

2.图像的查看

小车没有看图的工具,我们借助虚拟机
使用rqt工具rqt_image_view,然后选择话题列表
捕获2

二、Opencv人脸检测

1.启动人脸检测应用

一个终端roslaunch robot_vision robot_camera.launch打开摄像头,并用另一个终端roslaunch robot_vision face_detection.launch打开人脸检测
捕获3

2.虚拟机查看

打开虚拟机,启动一个rqt工具,rqt_image_view,找到人脸测试的话题就可以圈出人脸和人眼位置。

### 实现ROS小车自动跟随功能的教程 #### 硬件准备 为了实现ROS小车的自动跟随功能,首先需要准备好必要的硬件设备。这些设备通常包括但不限于以下几项[^1]: - **ROS小车**:可以选用常见的开源平台如 TurtleBot 或 RoboCar。 - **摄像头或深度传感器**:用于检测和跟踪目标对象的位置。 - **计算单元**:一台电脑或者嵌入式设备(例如树莓派),用来运行 ROS 和执行控制逻辑。 #### 软件环境搭建 在软件方面,需完成如下准备工作: 1. **安装 ROS**:根据操作系统的不同版本选择合适的 ROS 发行版,并按照官方文档完成安装过程。 2. **安装必要功能包**:确保已安装 `cv_camera` 功能包以获取相机数据流;`image_proc` 提供基本图像预处理能力;以及针对具体型号的小车驱动程序(比如对于 TurtleBot3 使用的是 `turtlebot3` 包)。 #### 工作空间配置 接下来要设置好自己的 ROS 开发环境——即创建工作区并定义项目结构。以下是典型的操作命令序列: ```bash mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/ catkin_make source devel/setup.bash ``` 之后可以在源码目录下新增自定义节点文件夹及其内部组件。例如如果打算基于 C++ 编写核心算法,则参照下面例子修改 `CMakeLists.txt` 文件内容以便于构建可执行二进制文件[^3]: ```cmake add_executable(hibot_follower_node src/hibot_follower.cpp) target_link_libraries(hibot_follower_node ${catkin_LIBRARIES}) ``` #### 自动跟随逻辑开发 实际编码阶段主要围绕以下几个模块展开讨论: ##### 数据采集部分 利用订阅者模式监听来自摄像机主题的消息队列(`sensor_msgs/Image`) ,从而提取每一帧画面作为输入素材传递给后续分析环节。 ##### 图像识别与追踪子系统 借助 OpenCV 库或者其他机器学习框架训练模型去辨认特定类别物体(如人体轮廓),进而锁定兴趣区域坐标位置(x,y,w,h) 。这部分可能涉及颜色分割、特征点匹配等多种技术手段组合运用。 ##### 控制策略制定 依据当前测得的目标相对位姿信息调整底盘电机转速指令值v_left,v_right,使得整体轨迹逼近理想状态曲线y=f(x)的同时维持安全间距d_safe>0. 最后别忘了测试验证整个流程是否正常运作良好! ```python #!/usr/bin/env python import rospy from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError import cv2 import numpy as np class Follower(): def __init__(self): self.bridge = CvBridge() self.image_sub = rospy.Subscriber("/camera/image",Image,self.callback) def callback(self,data): try: cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(data,"bgr8") except CvBridgeError as e: print(e) if __name__ == '__main__': rospy.init_node('follower') follower = Follower() rospy.spin() ``` 以上代码片段展示了一个简单的 Python 版本初始化类实例化方法,它会持续接收来自指定话题路径下的图片资源直至进程终止为止. ---
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