ROS——基于python3实现opencv图像处理任务（Melodic）
Posted Irving.Gao
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了ROS——基于python3实现opencv图像处理任务（Melodic）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
文章目录
亲测可行，如有疑惑，直接先跳到最后查看效果图~所使用的python为3.6.9。
软件环境
-
Ubuntu18.04
-
python3.6.9
-
ROS Melodic
Jetson系列基础环境配置：Jetson系列——Ubuntu18.04版本基础配置（换源、ROS、远程桌面、开机自连WIFi、SD卡备份）
树莓派环境配置：树莓派4B——Ubuntu 18.04.05安装和基础配置教程（包括WIFI和远程桌面配置、ROS和主从机控制）
虚拟机环境配置：Ubuntu——双系统Ubuntu18.04系统安装和基础配置并安装ROS
1.编译python3的cv_bridge
在ROS中想使用python3，最重要的就是需要重新编译基于python3的cv_bridge，只有我们在编译完成python3后，才能基于python3完成图像相关节点的使用，所以编译cv_bridge便是最基础和最重要的一步，该博客详细介绍了完整的编译过程，按步骤进行操作即可成功。
在编译好cv_bridge后，我们就可以进行测试基于python3的图像处理节点啦！
2.创建基于python3的图像ROS节点
（1）初始化py3_test_ws工作空间
mkdir py3_test_ws && cd py3_test_ws
mkdir src && cd src
catkin_init_workspace
（2）创建功能包
catkin_create_pkg py3_demo rospy rosmsg roscpp
（3）编写python3的图像发布和接收节点
cd py3_demo && mkdir scripts
cd scripts && touch camera.py img_process.py
chmod +x camera.py
chmod +x img_process.py
将以下两个节点代码分别粘进对应的文件中：
摄像头发布节点
camera.py
#!/usr/bin/env python3
# coding:utf-8
import 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 time
if __name__=="__main__":
import sys
print(sys.version) # 查看python版本
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=header
ros_frame.width = 640
ros_frame.height = 480
ros_frame.encoding = "bgr8"
# ros_frame.step = 1920
ros_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rate
rate = rospy.Rate(25) # 10hz
capture.release()
cv2.destroyAllWindows()
print("quit successfully!")
摄像头接收处理节点
img_process.py
#!/usr/bin/env python3
# coding:utf-8
import rospy
import numpy as np
from sensor_msgs.msg import Image
from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError
import cv2
def callback(data):
global bridge
cv_img = bridge.imgmsg_to_cv2(data, "bgr8")
cv2.imshow("frame" , cv_img)
cv2.waitKey(1)
if __name__ == '__main__':
import sys
print(sys.version) # 查看python版本
rospy.init_node('img_process_node', anonymous=True)
bridge = CvBridge()
rospy.Subscriber('/image_view/image_raw', Image, callback)
rospy.spin()
3.运行节点
（1）编译
cd ../../..
catkin_make -DPYTHON_EXECUTABLE=/usr/bin/python3
（2）将工作空间添加进环境变量
sudo vim ~/.bashrc
source /home/nano/workspace/py3_test_ws/devel/setup.bash
（3）运行节点
roscore
rosun py3_demo camera.py
rosun py3_demo img_process.py
运行效果图
可以看到，打印出的python版本为3.6.9：
在这之后就可以使用python3进行图像处理、深度学习等任务节点的开发啦，如果你也成功跑通了该项目，给博主个三连支持下吧，嘻嘻~
以上是关于ROS——基于python3实现opencv图像处理任务（Melodic）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章