SLAM从入门到精通（camera数据读取）

news2024/9/27 15:34:19

实际ros开发的时候，现场有很多特征都可以用来进行采集和标定。比如说地面，对于外资企业或者管理比较规范的企业来说，一般robot行驶区域都是非常有特点的。这个时候如果利用lidar的slam不好做，可以使用camera图像去补充进行相关的slam操作。二维码导航就是这么来的。当然，要做到这一点，光源控制必须得到很好的解决才行。

当然，上面说的都是slam，事实上camera还可以用来进行识别、定位、判断、检测，发挥用途的地方很多。它可以帮我们实现robot其他传感器所不具备的功能，建议可以好好掌握。今天我们就先学习下，应该怎么用ros捕捉到camera图像。

处理图片基本都是基于opencv进行的，相关库的安装在前期执行./install_for_noetic.sh的时候，已经做好了。

1、编写cv_image_node.cpp文件


#include <ros/ros.h>
#include <cv_bridge/cv_bridge.h>
#include <sensor_msgs/image_encodings.h>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

using namespace cv;

void Cam_RGB_Callback(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;
	}

	Mat imgOriginal = cv_ptr->image;
	imshow("RGB", imgOriginal);
	waitKey(1);
}

int main(int argc, char* argv[])
{
	ros::init(argc, argv, "cv_image_node");

	ros::NodeHandle nh;
	ros::Subscriber rgb_sub = nh.subscribe("/kinect2/qhd/image_color_rect", 1, Cam_RGB_Callback);

	namedWindow("RGB");
	ros::spin();
}

代码部分还是比较简单的，最主要的内容就是ng订阅了一个/kinect2/qhd/image_color_rect的话题，我们可以对这个话题注册一个Cam_RGB_Callback的回调函数。在这个函数里面，拿到imageOriginal的指针之后，就可以显示出图像来。

2、更新CMakeLists.txt

需要编译cv_image_node.cpp文件，有三个地方需要修改一下。第一，确保CMake查找到cv_bridge、OpenCV，

## Find catkin and any catkin packages
find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS message_generation roscpp rospy std_msgs genmsg tf cv_bridge)
find_package(OpenCV REQUIRED)

第二，在include_directories里面，把OpenCV的头文件目录加进去，

include_directories(include ${OpenCV_INCLUDE_DIRS})

第三，直接把cv_image_node.cpp的编译方法加进去，

add_executable(cv_image_node src/cv_image_node.cpp)
target_link_libraries(cv_image_node ${catkin_LIBRARIES} ${OpenCV_LIBS})
add_dependencies(cv_image_node beginner_tutorials_generate_messages_cpp)