ROS——发布摄像头节点并编写opencv图像处理节点（python）

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软硬件环境
- 硬件
- 软件
Opencv和ROS
发布摄像头数据节点
图像接收和处理节点

软硬件环境

硬件

下位机：树莓派4B（4G）
上位机：PC
USB摄像头

软件

上下位机都是Ubuntu 18.04系统
ROS melodic

Opencv和ROS

OpenCV格式图片（或视频帧）和ROS数据格式图片（或视频帧）之间的转换。或者直白点书，通过ROS发送图片（Image）数据类型的消息（message）。

我们只需要定义以下数据，即可发布图像数据。

发布摄像头数据节点

#!/usr/bin/env python
# coding:utf-8import cv2
import numpy as np
import rospy
from std_msgs.msg import Header
from sensor_msgs.msg import Image
from cv_bridge import CvBridge , CvBridgeError
import timeif __name__=="__main__":capture = cv2.VideoCapture(0) # 定义摄像头rospy.init_node('camera_node', anonymous=True) #定义节点image_pub=rospy.Publisher('/image_view/image_raw', Image, queue_size = 1) #定义话题while not rospy.is_shutdown():    # Ctrl C正常退出，如果异常退出会报错device busy！start = time.time()ret, frame = capture.read()if ret: # 如果有画面再执行# frame = cv2.flip(frame,0)   #垂直镜像操作frame = cv2.flip(frame,1)   #水平镜像操作   ros_frame = Image()header = Header(stamp = rospy.Time.now())header.frame_id = "Camera"ros_frame.header=headerros_frame.width = 640ros_frame.height = 480ros_frame.encoding = "bgr8"ros_frame.step = 1920ros_frame.data = np.array(frame).tostring() #图片格式转换image_pub.publish(ros_frame) #发布消息end = time.time()  print("cost time:", end-start ) # 看一下每一帧的执行时间，从而确定合适的raterate = rospy.Rate(25) # 10hz capture.release()cv2.destroyAllWindows() print("quit successfully!")

图像接收和处理节点

我在这里只写了简单的接收图像并显示代码，可以在基本代码的基础上进行扩写即可。

#!/usr/bin/env python
# coding:utf-8import rospy
import numpy as np
from sensor_msgs.msg import Image
from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError
import cv2def callback(data):global bridgecv_img = bridge.imgmsg_to_cv2(data, "bgr8")cv2.imshow("frame" , cv_img)cv2.waitKey(1)if __name__ == '__main__':rospy.init_node('img_process_node', anonymous=True)bridge = CvBridge()rospy.Subscriber('/image_view/image_raw', Image, callback)rospy.spin()

效果展示：

参考文章：

ROS操作系统 opencv-python读取摄像头+rviz可视化
ROS系统中订阅者和发布者之间的延迟很大

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