ROS之cv_bridge使用，ROS中图像处理

主要介绍ROS中cv_bridge的使用。
在ROS中，当一个节点订阅到图像话题时，里面包含了我们所需要处理的图像信息，但是处理图像信息，在ROS中我们都是在opencv来进行的，这个时候如何将节点订阅到的图像信息发送到opencv呢？这当然就得提及到 cv_bridge 啦~~
下面是使用图片进行理解：在这里插入图片描述
然后关于代码的说明，在代码里面基本上都进行了记录

#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";  // 静态常量 存储在全局区

class ImageConverter
{
    
    
  // 下面四行 属于 private 属性，只能使用类内函数进行访问（封装）
  ros::NodeHandle nh_;
  image_transport::ImageTransport it_;
  image_transport::Subscriber image_sub_;
  image_transport::Publisher image_pub_;

public:
  ImageConverter(): it_(nh_)  // 构造函数用于对类成员进行初始化操作，使用 初始化列表；
  {
    
    
    // Subscrive to input video feed and publish output video feed
    // image_sub_ = it_.subscribe("/camera/image_raw", 1,&ImageConverter::imageCb, this);
    // “/probot_anno/camera/image_raw"：订阅的话题
    // 1：队列长度，即在消息队列中缓存几条消息
    // &ImageConverter::imageCb, this：其中&ImageConverter::imageCb是回调函数，用于处理订阅到的图像信息；this指针是用于确保当前对象调用回调函数时候不会出错
    image_sub_ = it_.subscribe("/probot_anno/camera/image_raw", 1,&ImageConverter::imageCb, this);
    image_pub_ = it_.advertise("/image_converter/output_video", 1);

    cv::namedWindow(OPENCV_WINDOW);
  }

  ~ImageConverter()  // 析构函数，对堆区 ImageConverter类 创建数据进行释放
  {
    
    
    cv::destroyWindow(OPENCV_WINDOW);
  }

  void imageCb(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg) // 对订阅到图像消息进行处理，并且返回给 it_.subscribe 对象
  {
    
    
    cv_bridge::CvImagePtr cv_ptr;  // 创建 cv_ptr 对象，它属于 cv_bridge::CvImagePtr 类型
    try
    {
    
    
      // msg：图像订阅到图像消息；
      // sensor_msgs::image_encodings::BGR8：蓝色-绿色-红色顺序的彩色图像
      cv_ptr = cv_bridge::toCvCopy(msg, sensor_msgs::image_encodings::BGR8); // 使用cv_ptr 接收到图像消息
    }
    catch (cv_bridge::Exception& e)
    {
    
    
      ROS_ERROR("cv_bridge exception: %s", e.what());
      return;
    }

    // Draw an example circle on the video stream，其实只有下面两行才是真正使用opencv处理的
    if (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
    cv::imshow(OPENCV_WINDOW, cv_ptr->image);
    cv::waitKey(3);

    // Output modified video stream
    image_pub_.publish(cv_ptr->toImageMsg());  // 发布处理后的图像消息
  }
};

int main(int argc, char** argv)
{
    
    
  ros::init(argc, argv, "image_converter");  // 初始化ROS节点，节点名称：image_converter
  ImageConverter ic;
  ros::spin();   // 回旋函数，只要涉及到回调函数时候都需要使用
  return 0;
}

参考

ROS之cv_bridge使用，ROS中图像处理

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