ROS系统学习5---OpenCV的使用

本文介绍了如何在ROS系统中使用OpenCV进行图像处理,包括新建ROS包、配置CMakeLists引入OpenCV、读取本地图片并通过话题发送。利用cv_bridge进行格式转换,并展示了使用rqt_image_view或自定义节点接收并显示图像的方法。

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在机器人系统中,视觉是非常重要的一部分(人的眼睛获取信息占全部信息的78%,机器人可以类比下)。因此,用前面四篇文章打下些许基础后,本人便迫不及待的想学习怎么在ROS上用上OpenCV视觉库。

好消息是我们第一篇文章选择了全部安装,这其中就把OpenCV库装进去了。那么剩下的就只是应用了。

为了操作方便,我们新建一个包,叫做rosOpenCV:

catkin_create_pkg rosOpenCV sensor_msgs cv_bridge roscpp std_msgs image_transport

先编译一下(这一步很关键):

catkin_make

在包下放一个cpp文件,叫做rosOpenCV.cpp,内容如下:

#include <ros/ros.h>
#include <image_transport/image_transport.h>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <cv_bridge/cv_bridge.h>
#include <stdio.h>

int main(int argc, char** argv)
{
  ros::init(argc, argv, "image_publisher");
  ros
<think>我们正在寻找ROSOpenCV集成使用的教程或使用指南。根据引用[1],ROS是一个用于机器人编程的框架,它提供了许多基本组件。OpenCV是一个计算机视觉库,在ROS中经常被用于处理图像数据。 通常,ROSOpenCV的集成主要涉及在ROS节点中使用OpenCV库来处理图像。ROS提供了自己的图像消息类型(sensor_msgs/Image),而OpenCV使用自己的图像格式(cv::Mat)。因此,集成的一个关键点是在这两种格式之间进行转换。 在ROS中,有一个名为`cv_bridge`的包,它提供了在ROS图像消息和OpenCV图像格式之间进行转换的功能。因此,我们通常会在ROS节点中使用`cv_bridge`将接收到的ROS图像消息转换为OpenCV格式,然后使用OpenCV进行处理,处理后再转换回ROS图像消息进行发布。 参考引用[2]中提到了设置OpenCV环境变量,这可能是安装OpenCV的一部分。但是,在ROS中,通常我们使用ROS提供的包管理工具(如apt)来安装OpenCV和`cv_bridge`,这样它们就已经被配置好可以与ROS一起工作。 因此,我们可以按照以下步骤进行: 1. 确保已经安装了ROS(假设是Noetic或其他版本)和OpenCV。 2. 安装`cv_bridge`包(通常包含在`vision_opencv`元包中)。 3. 在编写ROS节点时,包含必要的头文件,并使用`cv_bridge`进行转换。 下面是一个简单的示例,展示如何在ROS节点中使用OpenCV: ```cpp #include <ros/ros.h> #include <image_transport/image_transport.h> #include <cv_bridge/cv_bridge.h> #include <sensor_msgs/image_encodings.h> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> void imageCallback(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg) { try { // 将ROS图像消息转换为OpenCV图像格式(BGR8编码) cv_bridge::CvImagePtr cv_ptr = cv_bridge::toCvCopy(msg, sensor_msgs::image_encodings::BGR8); // 使用OpenCV处理图像(例如,转换为灰度图) cv::Mat gray_image; cv::cvtColor(cv_ptr->image, gray_image, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 显示图像 cv::imshow("Gray Image", gray_image); cv::waitKey(3); } catch (cv_bridge::Exception& e) { ROS_ERROR("cv_bridge exception: %s", e.what()); return; } } int main(int argc, char** argv) { ros::init(argc, argv, "image_converter"); ros::NodeHandle nh; cv::namedWindow("Gray Image"); cv::startWindowThread(); image_transport::ImageTransport it(nh); image_transport::Subscriber sub = it.subscribe("camera/image", 1, imageCallback); ros::spin(); cv::destroyWindow("Gray Image"); return 0; } ``` 在这个例子中,我们创建了一个节点,它订阅一个图像话题(例如来自相机的图像),在回调函数中将ROS图像消息转换为OpenCV图像,然后将其转换为灰度图并显示。 另外,还需要在CMakeLists.txt中链接OpenCVROS的相关库。例如: ```cmake find_package(OpenCV REQUIRED) find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS cv_bridge image_transport roscpp sensor_msgs ) include_directories( ${catkin_INCLUDE_DIRS} ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} ) add_executable(image_converter src/image_converter.cpp) target_link_libraries(image_converter ${catkin_LIBRARIES} ${OpenCV_LIBRARIES} ) ``` 对于Python节点,可以使用`cv_bridge`的Python版本,示例代码如下: ```python #!/usr/bin/env python import rospy import cv2 from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError from sensor_msgs.msg import Image class ImageConverter: 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) gray_image = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow("Gray Image", gray_image) cv2.waitKey(3) if __name__ == '__main__': rospy.init_node('image_converter') ic = ImageConverter() rospy.spin() cv2.destroyAllWindows() ``` 对于Python节点,不需要编译,但需要确保脚本有可执行权限,并且依赖已安装(如`cv_bridge`、`rospy`、`sensor_msgs`等)。 关于教程,ROS官方有关于`cv_bridge`的教程:http://wiki.ros.org/cv_bridge/Tutorials 此外,还可以参考以下资源: - ROS官方关于使用OpenCV的教程:http://wiki.ros.org/OpenCV - 一个详细的ROSOpenCV集成教程(包括C++和Python):https://learnopencv.com/read-image-in-ros-opencv-python-cpp/ 请注意,以上链接可能需要根据你使用ROS版本进行适当调整。 §§相关问题§§ 1. ROS中图像消息和OpenCV图像格式转换的详细步骤是什么? 2. 在ROS使用OpenCV时常见的问题有哪些?如何解决? 3. 除了`cv_bridge`,还有哪些ROS包常用于计算机视觉任务?</think>### ROSOpenCV集成教程指南 在ROS中集成OpenCV主要涉及图像数据的转换和处理,核心是通过`cv_bridge`包实现ROS图像消息(`sensor_msgs/Image`)与OpenCV图像格式(`cv::Mat`)之间的转换。以下是详细步骤和示例: #### 1. **环境配置** - **安装依赖**: ```bash sudo apt-get install ros-<distro>-vision-opencv # 如 ros-noetic-vision-opencv sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv ``` - **创建ROS包**: ```bash catkin_create_pkg my_vision rospy cv_bridge sensor_msgs ``` #### 2. **核心组件:cv_bridge** `cv_bridge`是ROS官方提供的图像转换工具包[^1],支持C++和Python: - **C++转换示例**: ```cpp #include <cv_bridge/cv_bridge.h> void imageCallback(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg) { cv_bridge::CvImagePtr cv_ptr; try { cv_ptr = cv_bridge::toCvCopy(msg, "bgr8"); // ROSOpenCV cv::Mat image = cv_ptr->image; // 使用OpenCV处理图像(如边缘检测) cv::Canny(image, image, 100, 200); // 转换回ROS消息 sensor_msgs::ImagePtr output = cv_bridge::CvImage(std_msgs::Header(), "mono8", image).toImageMsg(); } catch (cv_bridge::Exception& e) { ROS_ERROR("转换失败: %s", e.what()); } } ``` - **Python转换示例**: ```python from cv_bridge import CvBridge bridge = CvBridge() def callback(ros_image): cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(ros_image, "bgr8") # ROSOpenCV gray = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # OpenCV处理 ros_output = bridge.cv2_to_imgmsg(gray, "mono8") # OpenCVROS ``` #### 3. **完整工作流示例** **订阅摄像头→处理图像→发布结果**: ```python #!/usr/bin/env python import rospy from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge import cv2 class ImageProcessor: def __init__(self): self.bridge = CvBridge() self.sub = rospy.Subscriber("/camera/image_raw", Image, self.callback) self.pub = rospy.Publisher("/processed_image", Image, queue_size=10) def callback(self, data): try: cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(data, "bgr8") # OpenCV处理:人脸检测 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml') gray = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) for (x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(cv_image, (x,y), (x+w,y+h), (255,0,0), 2) # 发布结果 self.pub.publish(self.bridge.cv2_to_imgmsg(cv_image, "bgr8")) except Exception as e: rospy.logerr(e) if __name__ == '__main__': rospy.init_node('opencv_processor') ImageProcessor() rospy.spin() ``` #### 4. **关键注意事项** - **图像编码**:需指定正确编码(如`bgr8`, `mono8`),否则转换失败 - **性能优化**: - 使用`toCvShare()`避免数据拷贝(C++) - 启用GPU加速(OpenCV DNN模块) - **调试工具**: ```bash rqt_image_view # 实时查看图像话题 rosrun rviz rviz # 可视化处理结果 ``` #### 5. **推荐学习资源** 1. [ROS官方cv_bridge教程](http://wiki.ros.org/cv_bridge/Tutorials)(含C++/Python示例) 2. [OpenCV-ROS集成实战课程](https://www.theconstructsim.com/ros-projects-opencv/)(含3D物体检测项目) 3. [GitHub示例仓库](https://github.com/ros-perception/vision_opencv)(官方vision_opencv包)
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