ROS学习笔记(二):利用opencv将本地图片转换成ROS格式

这篇ROS学习笔记介绍了如何借助opencv将本地图片转换为ROS兼容格式,并展示了如何通过ROS显示这些图片。文章遵循ROS官网的Demo进行操作,首先创建ROS工作区,然后利用提供的转换图片示例进行实践。

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本文主要讲解如何将本地的图片通过ROS来显示出来。主要利用了opencv库,一样是来源于ROS官网.

创建一个ROS工作区

工作区还是存放和编译我们的文件

$ mkdir -p ~/image_transport_ws/src
$ cd ~/image_transport_ws
$ catkin_make
$ source devel/setup.bash

接下来创建工程包

ROS官方有提供转换图片Demo,直接下载使用。

$ cd ~/image_transport_ws/
$ git clone https://github.com/ros-perception/image_common.git
$ mkdir src

将image_common包中的tutorial复制到src目录下,命名为image_transport_tutorial。

$ cp -r `pwd`/image_common/image_transport/tutorial/ ./src/image_transport_tutorial
其中主要就是 my_publisher.cpp和my_subscriber.cpp这两个文件。
### 关于 ROS 和 USB 的相关内容 在 ROS2 中,`usb_cam` 节点提供了一种便捷的方式与 USB 摄像头进行交互并获取图像数据[^1]。为了成功使用该功能模块,需先完成 `usb_cam` 包的安装过程。具体操作可以通过官方文档或者社区资源找到详细的指导说明。 当涉及到硬件设备如摄像头时,除了软件包本身外,还需要考虑实际环境中的兼容性和驱动支持情况。如果目标平台为嵌入式系统(例如树莓派),则应特别注意其对特定型号USB摄像头的支持程度[^2]。 另外,在构建复杂的机器人应用项目时,通常会结合其他工具库来增强系统的功能性。比如 OpenCV 可被集成到 ROS 系统里用于高级视觉处理任务。通过编写自定义 launch 文件加载必要的参数设置,并配合 rqt_image_view 工具查看结果,可有效验证整个工作流是否正常运作[^4]。 对于初学者而言,理解基本概念同样重要。例如了解命名空间的作用有助于更好地管理大型程序结构;而掌握如何创建及调试简单的服务/客户端模式,则为进一步探索复杂主题打下了坚实的基础[^3]。 以下是基于以上描述整理出来的几个关键知识点: ```python import rospy from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError def image_callback(msg): try: bridge = CvBridge() cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, "bgr8") # 进一步处理cv_image... except CvBridgeError as e: print(e) if __name__ == '__main__': rospy.init_node('image_listener', anonymous=True) rospy.Subscriber("/usb_cam/image_raw", Image, image_callback) rospy.spin() ``` 此代码片段展示了如何订阅来自 `/usb_cam/image_raw` 主题的消息并将它们转换成适合 OpenCV 处理的形式。
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