关键词:
实例:从ROS中读取图象,转换后将彩色图象变成灰度图象,并返回灰度图象,转换后在ROS下输出。
正文
1. 在ROS下创建工作空间
工作空间(work space)是ROS中非常重要的一个概念,可以把工作空间理解为一个大的工厂,里面的分成几个大的生产车间(package),每一个生产车间中会有若干个具有不同技能的工人(node)。当工厂运转时,每个车间中的工人(node)同时工作,他们通过话题(topic)进行信息沟通。各个大的车间之间也存在这互相依赖的关系,共同组成一个有机的整体。
因此在每次编写ROS下的程序时都应该先建立一个独立的工作空间,然后再不段的丰满它的功能。
方法如下:新建一个终端输入:
mkdir -p cv_ws/src cd src catkin_init_workspace cd .. catkin_make
2. 在工作空间下创建程序包
创建好了工作空间,下一步需要创建程序包。在ROS中节点是实现某一个功能的可执行文件(工人),一个或者多个节点可以组成一个程序包。这样做便于代码的复用。程序包默认在工作空间中的src文件夹中创建,而node默认在程序包的src文件中创建(cpp文件)。
方法如下:在原来的终端下继续输入:
cd src catkin_create_pkg robot_vision roscpp std_msgs cv_bridge image_transport sensor_msgs cd .. catkin_make
创建程序包的一般格式是catkin_create_pkg <name> <dependencies package>,在本程序中我们要用到除roscpp之外的三个程序包进行图片的转换工作。
3. 创建.cpp源文件
在ubuntu系统下,没有类似vs2010那样的集成开发平台,编写程序只需要在文本中编写,命名时采用相应的后缀即可。在创建的程序包的src文件中创建一个文本文件,并命名为getImage.cpp。具体代码和注释如下:
#include<ros/ros.h> //ros标准库头文件 #include<iostream> //C++标准输入输出库 /* cv_bridge中包含CvBridge库 */ #include<cv_bridge/cv_bridge.h> /* ROS图象类型的编码函数 */ #include<sensor_msgs/image_encodings.h> /* image_transport 头文件用来在ROS系统中的话题上发布和订阅图象消息 */ #include<image_transport/image_transport.h> //OpenCV2标准头文件 #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> static const std::string INPUT = "Input"; //定义输入窗口名称 static const std::string OUTPUT = "Output"; //定义输出窗口名称 //定义一个转换的类 class RGB_GRAY { private: ros::NodeHandle nh_; //定义ROS句柄 image_transport::ImageTransport it_; //定义一个image_transport实例 image_transport::Subscriber image_sub_; //定义ROS图象接收器 //image_transport::Publisher image_pub_; //定义ROS图象发布器 public: RGB_GRAY() :it_(nh_) //构造函数 { image_sub_ = it_.subscribe("camera/rgb/image_raw", 1, &RGB_GRAY::convert_callback, this); //定义图象接受器,订阅话题是“camera/rgb/image_raw” // image_pub_ = it_.publishe("", 1); //定义图象发布器 //初始化输入输出窗口 cv::namedWindow(INPUT); cv::namedWindow(OUTPUT); } ~RGB_GRAY() //析构函数 { cv::destroyWindow(INPUT); cv::destroyWindow(OUTPUT); } /* 这是一个ROS和OpenCV的格式转换回调函数,将图象格式从sensor_msgs/Image ---> cv::Mat */ void convert_callback(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg) { cv_bridge::CvImagePtr cv_ptr; // 声明一个CvImage指针的实例 try { cv_ptr = cv_bridge::toCvCopy(msg, sensor_msgs::image_encodings::RGB8); //将ROS消息中的图象信息提取,生成新cv类型的图象,复制给CvImage指针 } catch(cv_bridge::Exception& e) //异常处理 { ROS_ERROR("cv_bridge exception: %s", e.what()); return; } image_process(cv_ptr->image); //得到了cv::Mat类型的图象,在CvImage指针的image中,将结果传送给处理函数 } /* 这是图象处理的主要函数,一般会把图像处理的主要程序写在这个函数中。这里的例子只是一个彩色图象到灰度图象的转化 */ void image_process(cv::Mat img) { cv::Mat img_out; cv::cvtColor(img, img_out, CV_RGB2GRAY); //转换成灰度图象 cv::imshow(INPUT, img); cv::imshow(OUTPUT, img_out); cv::waitKey(5); } }; //主函数 int main(int argc, char** argv) { ros::init(argc, argv, "RGB"); RGB_GRAY obj; ros::spin(); }
4. 以下是对上面代码中核心的部分进行解释
1)头文件
#include<cv_bridge/cv_bridge.h>头文件cv_bridge中包含了CvBridge类,而CvBridge中的API可以将ROS下的sensor_msgs/Image消息类型转化成cv::Mat。
#include<sensor_msgs/image_encodings.h>头文件sensor_msgs/Image是ROS下的图像的类型,这个头文件中包含对图像进行编码的函数。
#include<image_transport/image_transport.h>这个头文件中包含的是ImageTransport类,这个类提供ROS中图像的订阅和发布。
2)核心类的主要API
5. 编译成可执行文件
add_executable(gratImage src/grayImage.cpp) //将src中的文件添加成名字为grayImage的可执行文件 target_link_libraries(grayImage ${catkin_LIBRARIES}) //将相关的库和可执行文件链接 add_dependencies(grayImage robot_vision_generate_messages_cpp) //给可执行文件添加依赖包返回到工作空间下编译。catkin_make
6. 总结
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