一、rosbag录制数据

使用rosbag record命令

rosbag record -O [bag_name] [topic1] [topic2] [...]    #不加中括号

-O大写，后面对录制的bag命名，再之后跟要录制的topic名字（用rostopic list查询当前所有的topic）。

录制结束后，在当前shell所在路径会生成后缀为.bag的数据包，使用rosbag info来查看该数据包的信息

rosbag info [bag_file]    #不加中括号

应该会输出该bag存储的topic名字和帧数，如果报错，说明该包有损坏（常见于U盘拷贝的情况）。正常输出类似于下面这样：

tips：这里顺便记录一下rostopic的用法
查看当前所有的topic：rostopic list
查看某个topic的输出：rostopic echo [topic_name]
查看某个topic的发布频率：rostopic hz [topic_name]
查看某个topic的数据格式：rostopic echo [topic_name]/encoding

二、bag数据播放

用rosbag play命令

rosbag play [bag_file]    #不加中括号

播放的意思是指将bag所记录的所有内容重新进行了一遍，按空格暂停和继续。播放时可在rviz里add相应的topic进行查看。

三、bag解包出图像数据（三种方式）

参考链接https://www.codeleading.com/article/11362024892/的内容，这里介绍两种解包的方法。

1.ROS Wiki提供的roslaunch文件解包

新建launch文件（文件在哪无所谓） : bag2img.launch

<launch><node pkg="rosbag" type="play" name="rosbag" required="true" args="/home/user/test1.bag"/><node name="extract" pkg="image_view" type="extract_images" respawn="false" required="true" output="screen" cwd="ROS_HOME"><remap from="image" to="/zed2/zed_node/depth/depth_registered"/><param name="sec_per_frame" value="0.03"/></node></launch>

args="/home/user/test1.bag"是bag的存放路径，"/zed2/zed_node/depth/depth_registered"是要解析的topic名称。
**< param name=“sec_per_frame” value=“0.03”/>**这句话是说，以每一帧花费0.03s的时间，这个条件对你的bag文件进行图像提取，如果没有这句话，就是默认0.1s，也就是没秒10帧的速率对图像提取。经过我的测试发现，无论怎么调整这个值，都无法跟bag文件中的信息数目匹配，因此来说，这种方法存在一定的图像缺失的情况，只能无限接近袁原始图像的数目，比如我的原始数据有640帧，但经过调整sec_per_frame的值，最高的时候还是只能到639，多数情况下到637，默认值0.1的时候，只有200多张图像。原因是实际录制时相机的帧率不是绝对稳定的，而解析时设置了固定的时间间隔，这个误差会累积下去，帧数越多，最后漏掉的就越多。

运行roslaunch：

roslaunch bag2img.launch

提取成功的图像存储在home文件夹下的.ros文件夹下，一般是隐藏的文件夹，使用crtl+h可显示出来。

优点：操作简单，使用ros即可；缺点：提取信息与原始录制的信息并不完全一致，主要体现在提取的图片数量和ros录制的时候的信息数量不一致，会少。此外，不含有时间戳；

2.python解包

通过编写Python程序按照我们想要的信息及方式来提取，在与bag文件同级目录下建立.py文件（方便操作，若不是同级目录，下面代码中要写绝对路径）

代码如下（示例）：

# coding:utf-8
#!/usr/bin/python# Extract images from a bag file.#PKG = 'beginner_tutorials'
import roslib;   #roslib.load_manifest(PKG)
import rosbag
import rospy
import cv2
from sensor_msgs.msg import Image
from cv_bridge import CvBridge
from cv_bridge import CvBridgeError# Reading bag filename from command line or roslaunch parameter.
#import os
#import sysrgb_path = '/home/david/workspace/bags/rgb/'   #已经建立好的存储rgb彩色图文件的目录
depth_path= '/home/david/workspace/bags/depth/' # 已经建立好的存储深度图文件的目录class ImageCreator():def __init__(self):self.bridge = CvBridge()with rosbag.Bag('/home/andy/bag_folder/file_name.bag', 'r') as bag:  #要读取的bag文件；for topic,msg,t in bag.read_messages():if topic == "camera/rgb/image_raw": #图像的topic；try:cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(msg,"bgr8")except CvBridgeError as e:print etimestr = "%.6f" %  msg.header.stamp.to_sec()#%.6f表示小数点后带有6位，可根据精确度需要修改；image_name = timestr+ ".png" #图像命名：时间戳.pngcv2.imwrite(rgb_path + image_name, cv_image)  #保存；elif topic == "camera/depth_registered/image_raw": #图像的topic；try:cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(msg,"16UC1")except CvBridgeError as e:print etimestr = "%.6f" %  msg.header.stamp.to_sec()#%.6f表示小数点后带有6位，可根据精确度需要修改；image_name = timestr+ ".png" #图像命名：时间戳.pngcv2.imwrite(depth_path + image_name, cv_image)  #保存；if __name__ == '__main__':#rospy.init_node(PKG)try:image_creator = ImageCreator()except rospy.ROSInterruptException:pass

上边这段代码是原博客给的，我又根据自己需求改了一份，同时解析双目rgb和深度图，其中深度图的存储格式由默认的uint8改为float（而且我的深度图是32FC1格式的，不是16UC1）
代码如下：

# coding:utf-8
#!/usr/bin/python# Extract images from a bag file.#PKG = 'beginner_tutorials'
import roslib;   #roslib.load_manifest(PKG)
import rosbag
import rospy
import cv2
import sys
import numpy as np
from sensor_msgs.msg import Image
from cv_bridge import CvBridge
from cv_bridge import CvBridgeError# Reading bag filename from command line or roslaunch parameter.
#import os
#import sysrgb_path_left = '/home/user/dynamic_data/left/'
rgb_path_right = '/home/user/dynamic_data/right/'   #已经建立好的存储rgb彩色图文件的目录
depth_path= '/home/user/dynamic_data/depth_pfm/' # 已经建立好的存储深度图文件的目录class ImageCreator():def __init__(self):self.bridge = CvBridge()with rosbag.Bag('/home/user/test1.bag', 'r') as bag:  #要读取的bag文件；for topic,msg,t in bag.read_messages():if topic == "/zed2/zed_node/left_raw/image_raw_color": #图像的topic；try:cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(msg,"bgr8")except CvBridgeError as e:print (e)timestr = "%.6f" %  msg.header.stamp.to_sec()#%.6f表示小数点后带有6位，可根据精确度需要修改；image_name = timestr+ ".png" #图像命名：时间戳.pngcv2.imwrite(rgb_path_left + image_name, cv_image)  #保存；elif topic == "/zed2/zed_node/right_raw/image_raw_color": #图像的topic；try:cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(msg,"bgr8")except CvBridgeError as e:print (e)timestr = "%.6f" %  msg.header.stamp.to_sec()#%.6f表示小数点后带有6位，可根据精确度需要修改；image_name = timestr+ ".png" #图像命名：时间戳.pngcv2.imwrite(rgb_path_right + image_name, cv_image)  #保存；elif topic == "/zed2/zed_node/depth/depth_registered": #图像的topic；try:cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(msg,"32FC1")except CvBridgeError as e:print (e)timestr = "%.6f" %  msg.header.stamp.to_sec()#%.6f表示小数点后带有6位，可根据精确度需要修改；image_name = timestr+ ".pfm" #图像命名：时间戳.png# print('image max:',np.max(cv_image))# cv2.imwrite(depth_path + image_name, cv_image)  #保存；write_pfm(depth_path + image_name, cv_image)def write_pfm(path, image, scale=1):"""Write pfm file.Args:path (str): pathto fileimage (array): datascale (int, optional): Scale. Defaults to 1."""with open(path, "wb") as file:color = Noneif image.dtype.name != "float32":raise Exception("Image dtype must be float32.")image = np.flipud(image)if len(image.shape) == 3 and image.shape[2] == 3:  # color imagecolor = Trueelif (len(image.shape) == 2 or len(image.shape) == 3 and image.shape[2] == 1):  # greyscalecolor = Falseelse:raise Exception("Image must have H x W x 3, H x W x 1 or H x W dimensions.")file.write("PF\n" if color else "Pf\n".encode())file.write("%d %d\n".encode() % (image.shape[1], image.shape[0]))endian = image.dtype.byteorderif endian == "<" or endian == "=" and sys.byteorder == "little":scale = -scalefile.write("%f\n".encode() % scale)image.tofile(file)if __name__ == '__main__':#rospy.init_node(PKG)try:image_creator = ImageCreator()except rospy.ROSInterruptException:pass

优点：没有信息损失，完全按照你录制的数据完整提取，且具有时间戳。缺点：使用python2，要装一些库，如OpenCV

3.用kalibr的一个工具解包

https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/bag-format.
kalibr里的这个东西不仅可以从bag里解出image、IMU信息，还能把image、IMU信息打包成bag格式。但是kalibr解包出的image是灰度图（kalibr本身是一个标定工具，标定用的是灰度图）。

关于解包这块，问了高手，他们都是自己写的代码订阅某个topic，每收到一个message就做一次输出，避免了官方给的launch文件定时提取造成的漏帧BUG。自己写个也挺好，这玩意复用性还挺强的。

总结

算是记录一下rosbag的一些常见用法，包括录制，播放，解包。
这里还有个链接，里面介绍了rosbag一些更丰富的功能：
http://zhaoxuhui.top/blog/2021/02/24/ros-bag-processing-scripts.html.

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