ros把opencv装哪里了 ros opencv

通过在ros中使用Opencv对图片进行黑白处理：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。帮助理解ros的通讯机制。
使用系统简介：
ubuntu18.04
ros melodic

文章目录

• ROS Melodic 安装OpenCV
• 1.创建工作空间
• 2.在工作空间下创建程序包
• 3.创建发布者与订阅者

• 发布者
• 订阅者

• 4.编译成可执行文件
• 5.运行
• 6.参考

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ROS Melodic 安装OpenCV

在ROS里和opencv相关的package有三个：vision_opencv, cv_bridge, 和image_transport,在安装ros时一般都打包安装过了,不需要下载opencv的包安装

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1.创建工作空间

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

cd src

    catkin_create_pkg robot_vision roscpp std_msgs cv_bridge image_transport sensor_msgs

    cd ..

    catkin_make

3.创建发布者与订阅者

发布者

在创建的程序包robot_vision的src文件中创建一个文本文件，并命名为image_publisher.cpp

#include <ros/ros.h>
#include <image_transport/image_transport.h>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <cv_bridge/cv_bridge.h>
#include<iostream> //C++标准输入输出库

int main(int argc, char** argv)
{
  ros::init(argc, argv, "image_publisher");
  ros::NodeHandle nh;
  image_transport::ImageTransport it_(nh);
  image_transport::Publisher image_pub_=it_.advertise("camera/rgb/image_raw", 1);
 
  cv::Mat image = cv::imread("RGB.png");
  sensor_msgs::ImagePtr msg = cv_bridge::CvImage(std_msgs::Header(), "bgr8", image).toImageMsg();
 
  ros::Rate loop_rate(5);
  while (nh.ok()) {
    image_pub_.publish(msg);
    ros::spinOnce();
    loop_rate.sleep();
  }
}

订阅者

在创建的程序包robot_vision的src文件中创建一个文本文件，并命名为grayImage.cpp

#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
       if(!img.empty())
       {
       cv::imshow(INPUT, img);
       }
       if(!img_out.empty())
       {
       cv::imshow(OUTPUT, img_out);
       }
       cv::waitKey(5);
    }
};
 
//主函数
int main(int argc, char** argv)
{
    ros::init(argc, argv, "grayImage");
    RGB_GRAY obj;
    ros::spin();
}

4.编译成可执行文件

在编写程序后，这个文本程序在编译成可执行文件之前是不能够运行的。首先在建立的robot_vision的程序包中的CMakeLists.txt文件中加入如下代码：

find_package(OpenCV REQUIRED)  
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) 

add_executable(image_publisher src/image_publisher)
target_link_libraries(image_publisher ${catkin_LIBRARIES} ${OpenCV_LIBRARIES})

add_executable(grayImage 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} ${OpenCV_LIBS})  //将src中的文件添加成名字为grayImage的可执行文件
add_dependencies(grayImage robot_vision_generate_messages_cpp)  //给可执行文件添加依赖包

5.运行

编译

$ cd cv_ws
$ catkin_make

运行

$ roscore
$ source devel/setup.bash
$ rosrun robot_vision grayImage
$ rosrun robot_vision image_publisher

运行结果

6.参考

在ROS中使用opencv进行简单的图像处理在ROS中使用opencv查看图片Ubuntu 18.04 + ROS Melodic 安装OpenCV 文档看得不仔细没法做太多原理性的解释，空了补上呀~