視覚距離計学習(一)ROSリアルタイムでカメラ画像を読み取り表示

タスクの説明

test_image_publisher.cpp:コンピュータカメラから画像を読み取り、画像情報を公開する「camera/image」

test_image_subscriber.cpp:publisherが発行する画像情報

を読み出す

test_image_publisher.cpp

一.コード構造解析

初期化

ros::init(argc, argv, "image_publisher");
ros::NodeHandle nh;
image_transport::ImageTransport it(nh);
image_transport::Publisher pub = it.advertise("camera/image", 1);

 , . "camera/image" ("\" )

カメラから画像を読み出す

.

cv::VideoCapture cap(0);

カメラハンドルをもらい、次に

cap >> frame;

直接画像を得る3.パブリックスペースへの画像メッセージの公開

pub.publish(msg);  

二.完全なコード

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

int main(int argc, char** argv) {


    ros::init(argc, argv, "image_publisher");
    ros::NodeHandle nh;
    image_transport::ImageTransport it(nh);
    image_transport::Publisher pub = it.advertise("camera/image", 1);

    cv::VideoCapture cap(0);
    if (!cap.isOpened()) {
    ROS_INFO("cannot open video device
");
    return 1;
    }

    cv::Mat frame;
    sensor_msgs::ImagePtr msg;

    ros::Rate loop_rate(10);// 10ms 
    while (nh.ok()) {
        cap >> frame;  

        if (!frame.empty()) {  
            msg = cv_bridge::CvImage(std_msgs::Header(), "bgr8", frame).toImageMsg();  
            pub.publish(msg);  
        }
            ROS_INFO("runnning!");
        ros::spinOnce();  
        loop_rate.sleep();// ros::Rate loop_rate , 10ms
    }
}

test_image_subscriber.cpp

一.コード構造解析

メインプログラム初期化

ros::init(argc, argv, "image_subscriber");  
ros::NodeHandle nh;  
//ros::NodeHandle nh_private("~");  
cv::namedWindow("view", CV_WINDOW_NORMAL);   
cv::startWindowThread();  

rosシステムを初期化し、nodeノードを作成し、名前を設定します.次に、画像表示ウィンドウを開き、スレッド表示画像2を個別に配置する.リスナーsubscriberを設定し、対応する名前のmessageを受信すると応答関数imageCallbackに直接ジャンプします.

image_transport::ImageTransport it(nh);  
image_transport::Subscriber sub = it.subscribe("camera/image", 1, imageCallback);

nodeハンドルnhによりリスナーを作成する.nhは共通ノードであるため、同じ共通ノードで発行する情報(空間範囲が"/")をすべて受信する.nh_に気づくprivateはプライベートノードであるため、特定の空間範囲で発行する情報しか受信できない("/image_subscriber").プライベートノードと共有ノードについての具体的な議論は、この記事[[ROS学習](七)ROSパラメータサービス(1)]を参照することができる.(http://blog.csdn.net/wengge987/article/details/50620121)

messageの到来を待つ

ros::spin();  

この時から、プログラムはずっと画像情報の到来を待っている.

二.完全プログラム(cpp,launch,CMakeLists.txt)

//test_image_subscriber.cpp
#include <ros/ros.h>  
#include <image_transport/image_transport.h>  
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
#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, "mono8");  
  }  
  catch (cv_bridge::Exception& e)  
  {  
     ROS_ERROR("cv_bridge exception: %s", e.what());  
     return;  
  }  

  cv::Mat img_rgb;  
  img_rgb = cv_ptr->image;  

  cv::imshow("view", img_rgb);  
  // fail if don't have waitKey(3).
  cv::waitKey(3);
}  

int main(int argc, char **argv)  
{  
  ros::init(argc, argv, "image_subscriber");  
  ros::NodeHandle nh;  
  cv::namedWindow("view", CV_WINDOW_NORMAL);   
  cv::startWindowThread();  
  image_transport::ImageTransport it(nh);  
  image_transport::Subscriber sub = it.subscribe("camera/image", 1, imageCallback);
  ros::spin();  
  cv::destroyWindow("view");  
  return 0;
} 

CMakeListsキー

cmake_minimum_required(VERSION 2.8.3)
project(my_vio)

set(CMAKE_BUILD_TYPE "Release")
set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11")

find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS
  roscpp
  rospy
  sensor_msgs
  image_transport 
  cv_bridge
)

find_package(OpenCV REQUIRED)

include_directories(
  include
  include/my_vio
  ${catkin_INCLUDE_DIRS}
 # "/usr/include/eigen3"
)

catkin_package()

# add the publisher example  

add_executable(test_image_subscriber src/test_image_subscriber.cpp)  
target_link_libraries(test_image_subscriber ${catkin_LIBRARIES} ${OpenCV_LIBRARIES})  

add_executable(test_image_publisher src/test_image_publisher.cpp)  
target_link_libraries(test_image_publisher ${catkin_LIBRARIES} ${OpenCV_LIBRARIES})  

launchファイル

<launch>
    <node name="image_publisher" pkg="my_vio" type="test_image_publisher" output="screen"/>
    <node name="image_subscriber" pkg="my_vio" type="test_image_subscriber" output="screen"/>
launch>

小結調通後、画像情報をスムーズに入手でき、その後のすべての視覚距離計がこの基礎の上で開発される.