ROS系列：八、图像消息和OpenCV图像之间进行转换-cv

cv_bridge是在ROS图像消息和OpenCV图像之间进行转换的一个功能包。

(一）在ROS图像和OpenCV图像之间转换（C ++）

１．Concepts（概念）

ROS以自己的sensor_msgs / Image消息格式传递图像，但许多用户希望将图像与OpenCV结合使用。 CvBridge是一个ROS库，提供ROS和OpenCV之间的接口。可以在vision_opencv stack的cv_bridge包中找到CvBridge。

在本教程中，您将学习如何编写使用CvBridge将ROS映像转换为OpenCVcv :: Mat格式的节点。

您还将学习如何将OpenCV图像转换为ROS格式以通过ROS发布。

１.1 从C-Turtle或更早版本编写的代码迁移过来

关于OpenCV，在ROS Diamondback中有很大的api变化，虽然后向兼容维护了一阵，但从hydro开始有些已经被移除了，如sensor_msgs/CvBridge。关于迁移的问题见链接。

２．把ROS图像转换成OpenCV图像

CvBridge定义了一个包含OpenCV图像及其编码、ROS头文件(header)的Cvimage类型。CvImage包含sensor_msgs / Image的信息，因此我们可以在者两者之间转换。CvImage 的class 如下：

namespace cv_bridge {class CvImage
{
public:std_msgs::Header header;std::string encoding;cv::Mat image;
};typedef boost::shared_ptr<CvImage> CvImagePtr;
typedef boost::shared_ptr<CvImage const> CvImageConstPtr;}

将ROS sensor_msgs / Image消息转换为CvImage时，CvBridge会识别两个不同的用例：

　　1.我们想要就地修改数据。我们必须复制ROS消息数据。

　　2.我们不会修改数据。我们可以安全地共享ROS消息所拥有的数据，而不是复制

CvBridge提供以下用于转换为CvImage的函数：

// Case 1: Always copy, returning a mutable CvImage
CvImagePtr toCvCopy(const sensor_msgs::ImageConstPtr& source,const std::string& encoding = std::string());
CvImagePtr toCvCopy(const sensor_msgs::Image& source,const std::string& encoding = std::string());// Case 2: Share if possible, returning a const CvImage
CvImageConstPtr toCvShare(const sensor_msgs::ImageConstPtr& source,const std::string& encoding = std::string());
CvImageConstPtr toCvShare(const sensor_msgs::Image& source,const boost::shared_ptr<void const>& tracked_object,const std::string& encoding = std::string());

函数的输入是一个图像指针，以及一个可选的编码参数用于规定目标CvImage的编码。

即使源和目标编码匹配，toCvCopy也会从ROS消息创建图像数据的副本。但是，您可以自由修改返回的CvImage

toCvShare将会返回一个指向ROS消息的cv::Mat const指针防止修改，只要你有返回的CvImage指针的拷贝，ROS消息就不会被释放。如果编码不匹配，ROS将分配一个新的buffer并执行转换，但你还是不能对其进行修改。

注：当你有一个包含sensor_msgs/Image的其他消息类型的指针时，使用toCvShare的第二种重载方法将更为方便。

如果没有给定编码信息，目标图像的编码将与源图像一样，在这种情况下toCvShare能保证不会对数据进行拷贝。图像编码可以是一下任意一种OpenCV支持的图像编码：

8UC[1-4]
8SC[1-4]
16UC[1-4]
16SC[1-4]
32SC[1-4]
32FC[1-4]
64FC[1-4]

对于某些常用的编码，CvBridge提供了可选的color或pixel depth的转换，要想使用这个特性，需要将编码指定为一下格式之一：

mono8: CV_8UC1, grayscale image
mono16: CV_16UC1, 16-bit grayscale image
bgr8: CV_8UC3, color image with blue-green-red color order
rgb8: CV_8UC3, color image with red-green-blue color order
bgra8: CV_8UC4, BGR color image with an alpha channel
rgba8: CV_8UC4, RGB color image with an alpha channel

其中mono8和bgr8是大多数OpenCV函数所期望的图像编码格式。

最后，CvBridge也可以识别OpenCV中8UC1类型的Bayer　pattern编码，CvBridge将不会对Bayer pattern进行转换，一般是由image_proc进行转换的。CvBridge可以识别一下以下集中Bayer编码：

bayer_rggb8
bayer_bggr8
bayer_gbrg8
bayer_grbg8

3.将OpenCV图像转换为ROS图像消息

要转换CvImage为ROS图像消息，可以使用toImageMsg()成员函数：

class CvImage
{sensor_msgs::ImagePtr toImageMsg() const;// Overload mainly intended for aggregate messages that contain// a sensor_msgs::Image as a member.void toImageMsg(sensor_msgs::Image& ros_image) const;
};

如果CvImage是你自己创建的，不要忘了填充header和编码字段。对于自己创建CvImage的例子，可以参考图像教程

４．ROS节点示例

这里展示一个监听ROS图像消息话题的节点，并将该图像转换为cv::Mat格式，然后使用OpenCV在图像上画一个圆并进行显示。最后该图像将在ROS中重新发布

在你的package.xml和CMakeLists.xml（或者在你使用catkin_create_pkg时）添加一下依赖：

sensor_msgs
cv_bridge
roscpp
std_msgs
image_transport

在你的功能包src下面创建一个image_converter.cpp,t添加以下代码：

#include <ros/ros.h>
#include <image_transport/image_transport.h>
#include <cv_bridge/cv_bridge.h>
#include <sensor_msgs/image_encodings.h>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>static const std::string OPENCV_WINDOW = "Image window";class ImageConverter
{ros::NodeHandle nh_;image_transport::ImageTransport it_;image_transport::Subscriber image_sub_;image_transport::Publisher image_pub_;public:ImageConverter(): it_(nh_){// Subscrive to input video feed and publish output video feedimage_sub_ = it_.subscribe("/camera/image_raw", 1,&ImageConverter::imageCb, this);image_pub_ = it_.advertise("/image_converter/output_video", 1);cv::namedWindow(OPENCV_WINDOW);}~ImageConverter(){cv::destroyWindow(OPENCV_WINDOW);}void imageCb(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg){cv_bridge::CvImagePtr cv_ptr;try{cv_ptr = cv_bridge::toCvCopy(msg, sensor_msgs::image_encodings::BGR8);}catch (cv_bridge::Exception& e){ROS_ERROR("cv_bridge exception: %s", e.what());return;}// Draw an example circle on the video streamif (cv_ptr->image.rows > 60 && cv_ptr->image.cols > 60)cv::circle(cv_ptr->image, cv::Point(50, 50), 10, CV_RGB(255,0,0));// Update GUI Windowcv::imshow(OPENCV_WINDOW, cv_ptr->image);cv::waitKey(3);// Output modified video streamimage_pub_.publish(cv_ptr->toImageMsg());}
};int main(int argc, char** argv)
{ros::init(argc, argv, "image_converter");ImageConverter ic;ros::spin();return 0;
}

接下来我们对代码进行一个分解：

#include <image_transport/image_transport.h>

使用在ROS中发布和订阅图像image_transport允许您订阅压缩图像流。请记住在package.xml中添加image_transport的依赖配置。

#include <cv_bridge/cv_bridge.h>
#include <sensor_msgs/image_encodings.h>

包含CvBridge的头文件以及image encodings(包含了很多有用的常量和函数)，记得在package.xml中添加cv_bridge的依赖配置。

#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp

包含OpenCV的图像处理和GUI模块头文件,记得在package.xml中include opencv2的依赖。

  ros::NodeHandle nh_;image_transport::ImageTransport it_;image_transport::Subscriber image_sub_;image_transport::Publisher image_pub_;public:ImageConverter(): it_(nh_){// Subscrive to input video feed and publish output video feedimage_sub_ = it_.subscribe("/camera/image_raw", 1,&ImageConverter::imageCb, this);image_pub_ = it_.advertise("/image_converter/output_video", 1);

用image_transport订阅一个图像主题“in”和发布一个图像主题“out”。

    cv::namedWindow(OPENCV_WINDOW);}~ImageConverter(){cv::destroyWindow(OPENCV_WINDOW);}

在初始化和析构时调用OpenCV HighGUI来创建及销毁窗口。

  void imageCb(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg){cv_bridge::CvImagePtr cv_ptr;try{cv_ptr = cv_bridge::toCvCopy(msg, sensor_msgs::image_encodings::BGR8);}catch (cv_bridge::Exception& e){ROS_ERROR("cv_bridge exception: %s", e.what());return;}

在我们的回调函数中，首先将ROS图像消息转换为了CvImage以在OpenCV中使用。因为我们需要在图像中画圆，所以需要一个图像的拷贝，应使用toCvCopy()。sensor_msgs::image_encodings::BGR8是”bgr8”字符串常量。

注意：penCV期望彩色图像使用BGR通道顺序。

我们应该调用toCvCopy()/toCvShared()时来捕获异常错误，因为这些函数不会校验数据的有效性。

 // Draw an example circle on the video streamif (cv_ptr->image.rows > 60 && cv_ptr->image.cols > 60)cv::circle(cv_ptr->image, cv::Point(50, 50), 10, CV_RGB(255,0,0));// Update GUI Window

在图像中画一个红色的圆圈并进行显示。

cv::waitKey(3);

将CvImage转换为ROS图像消息并将其发布到“out”话题上。

要运行节点，您需要一个图像流。运行一个摄像头或播放bag文件以生成图像流。现在，您可以运行此节点，将“in”重新映射(remapping)到实际的图像流主题。

如果你成功地转换为OpenCV图像，你将在创建的窗口中看到添加圆圈之后的图像。

你可以通过rostopic或image_view查看图像来确认节点是否正确地发布了图像。

5.共享图像数据的例子

在上节中我们创建了图像的拷贝，但共享图像也很容易：

namespace enc = sensor_msgs::image_encodings;void imageCb(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg)
{cv_bridge::CvImageConstPtr cv_ptr;try{cv_ptr = cv_bridge::toCvShare(msg, enc::BGR8);}catch (cv_bridge::Exception& e){ROS_ERROR("cv_bridge exception: %s", e.what());return;}// Process cv_ptr->image using OpenCV
}

如果输入图像的编码是”bgr8”，cv_ptr将会是图像数据的一个别名而非拷贝。如果输入图像不是”bgr8”编码但是可转换为”bgr8”编码（如”mono8”），CvBridge将会为cv_ptr分配一个新的buffer并执行转换。如果没有异常捕获语句的话一行代码就能共享图像了，但可能输入图像的编码无法转换为目标编码从而导致节点崩溃。例如，当输入图像是从一个Bayer pattern摄像机的image_raw话题接收的，CvBridge将会抛出异常，因为不支持Bayer到color的自动转换。

一个稍微更复杂的例子：

namespace enc = sensor_msgs::image_encodings;void imageCb(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg)
{cv_bridge::CvImageConstPtr cv_ptr;try{if (enc::isColor(msg->encoding))cv_ptr = cv_bridge::toCvShare(msg, enc::BGR8);elsecv_ptr = cv_bridge::toCvShare(msg, enc::MONO8);}catch (cv_bridge::Exception& e){ROS_ERROR("cv_bridge exception: %s", e.what());return;}// Process cv_ptr->image using OpenCV
}

在这个例子中，如果可以的话我们将使用color的编码，不行的话就是用monochrome类型的编码，如果输入图像是”bgr8”或”mono8”编码，将不会进行拷贝。