本文內(nèi)容環(huán)境Ubuntu20.04。

首先，我們需要安裝openCV。

sudo apt-get install ros-noetic-vision-opencv?libopencv-dev?python3-opencv

?然后需要安裝我們的三個功能包來啟動。

首先創(chuàng)建工作空間在終端運行

~$ mkdir -p democv01_ws/src ~$ cd democv01_ws/ ~/democv01_ws$ catkin_make

然后再src目錄下，放置我們的三個功能包。

?我們可以在vscode里面打開，在democv01_ws目錄下，啟動命令code .

此時我們發(fā)現(xiàn)有報錯

可能是Python最新版本標(biāo)準(zhǔn)不一樣，我們在報錯的地方均加上括號就可以了。

然后要修改一下編譯配置，啟動ctrl+shift+B選擇catkin_make.build修改tasks.json文件

{
// 有關(guān) tasks.json 格式的文檔，請參見
? ? // https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=733558
? ? "version": "2.0.0",
? ? "tasks": [
? ? ? ? {
? ? ? ? ? ? "label": "catkin_make:debug", //代表提示的描述性信息
? ? ? ? ? ? "type": "shell", ?//可以選擇shell或者process,如果是shell代碼是在shell里面運行一個命令，如果是process代表作為一個進程來運行
? ? ? ? ? ? "command": "catkin_make",//這個是我們需要運行的命令
? ? ? ? ? ? "args": [],//如果需要在命令后面加一些后綴，可以寫在這里，比如-DCATKIN_WHITELIST_PACKAGES=“pac1;pac2”
? ? ? ? ? ? "group": {"kind":"build","isDefault":true},
? ? ? ? ? ? "presentation": {
? ? ? ? ? ? ? ? "reveal": "always"//可選always或者silence，代表是否輸出信息
? ? ? ? ? ? },
? ? ? ? ? ? "problemMatcher": "$msCompile"
? ? ? ? }
? ? ]
}
?

?然后ctrl+shift+B編譯一下。

之后我們在工作空間下運行

~/democv01_ws$ source ./devel/setup.bash

~/democv01_ws$ roslaunch robot_vision usb_cam.launch

切換終端窗口再運行

rosrun robot_vision cv_bridge_test.py

如果報錯可能是沒有加可執(zhí)行權(quán)限，chmod +x *.py

此時可以出現(xiàn)窗口，還可以運行

rqt_image_view進行查看

之后就可以看到我們的人臉圖像了。

?

我們可以看一下在程序中是如何實現(xiàn)的。打開cv_bridge_test.py

我們需要了解兩個函數(shù)

imgmsg_to_cv2():將ROS圖像消息裝換位openCV圖像消息。

cv2_to_imsmsg()：將openCV圖像格式的消息轉(zhuǎn)換成ROS圖像消息。

主要內(nèi)容在我們的上面的發(fā)布者和訂閱者，

發(fā)布者是通過openCV處理后的圖像返回給ROS的數(shù)據(jù)。

訂閱者是ROS訂閱攝像頭驅(qū)動起來的最原始的數(shù)據(jù)，一旦有數(shù)據(jù)進來后，就會調(diào)用我們的回調(diào)函數(shù)，這是關(guān)鍵。

try:cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(data, "bgr8")except CvBridgeError as e:print (e)

這里我們將ROS中的圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成OpenCV的圖像格式，這里的data是消息，bgr8是消息的編碼格式，此時cv_image就拿到了OpenCV的圖像，接下來就是用OpenCV進行圖像處理了，和ros就無關(guān)了。最后我們再將圖像數(shù)據(jù)變回去ROS的圖像數(shù)據(jù)。

# 再將opencv格式額數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成ros image格式的數(shù)據(jù)發(fā)布try:self.image_pub.publish(self.bridge.cv2_to_imgmsg(cv_image, "bgr8"))except CvBridgeError as e:print (e)

所以我們?nèi)绻褂肙penCV，就只需要更改中間的OpenCV的代碼即可。ROS在這里就是做剛開始的圖像驅(qū)動和后期的圖像顯示以及中間的橋接。

啟動我們的人臉識別案例。

~/democv01_ws$ roslaunch robot_vision usb_cam.launch

~/democv01_ws$ roslaunch robot_vision face_detector.launch

rqt_image_view

?此時我們便可以顯示我們的人臉進行識別啦！

這里的代碼我就不做解釋了。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的ROS+openCV图像处理方法及案例的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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