Ros图像与Opencv图像的相互转换（C++）

转自：https://blog.csdn.net/qq_27050183/article/details/51141998

Ros图像与Opencv图像的相互转换（C++）（译文*来自wiki）（ROS为indigo版本）

摘要：此教程通过将ROS图像转换为OpenCV图像讲解了使ROS与OpenCV相结合的方法。教程包含一个示例节点，可以用作自己的节点模板。

关键词：ROS图像，OpenCV图像，CVBrideg

教程等级：中等难度

1.综述

ROS有其自己的消息格式为sensor_msgs/Image的显示图像，但是许多开发者想结合OpenCV来显示处理图像。CvBridge是ROS的一个类，此类提供了ROS与opencv相结合的接口。CvBridge能够在cv_bridge包中的vision_opencv栈中找到。

在本教程中，你将学会通过CvBridge编写一个节点并以此将ros图像转化为opencv中的CV::Mat格式。同样的，你也会学会将opencv图像转化为ros图像。

2.ros图像信息转化为opencv图像

CVBridge定义了一个包含opencv图像的CvImage类型。CvImage包含额外的sensor_msgs/Image信息，因此我们可以将上述俩者进行相互转换。CvImage类代码如下：

[cpp] view plain copy

1. class CvImage  
2. {  
3. public:  
4.   std_msgs::Header header;  
5.   std::string encoding;  
6.   cv::Mat image;  
7. };  
8.   
9. typedef boost::shared_ptr<CvImage> CvImagePtr;  
10. typedef boost::shared_ptr<CvImage const> CvImageConstPtr;  

当将ros的sensor_msgs/Image信息转化为CvImage时，CvBridge提供俩种不同的用例。

1.在我们要修改数据的地方。我们必须复制一份ros的信息数据。

2.如果我们不修改数据。我们可以安全地分享由ros消息所拥有的数据，而不用复制。

CvBridge为向CvImage转化提供如下函数：

[cpp] view plain copy

1. <span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">// Case 1: Always copy, returning a mutable CvImage  
2. CvImagePtr toCvCopy(const sensor_msgs::ImageConstPtr& source,  
3.                     const std::string& encoding = std::string());  
4. CvImagePtr toCvCopy(const sensor_msgs::Image& source,  
5.                     const std::string& encoding = std::string());  
6.   
7. // Case 2: Share if possible, returning a const CvImage  
8. CvImageConstPtr toCvShare(const sensor_msgs::ImageConstPtr& source,  
9.                           const std::string& encoding = std::string());  
10. CvImageConstPtr toCvShare(const sensor_msgs::Image& source,  
11.                           const boost::shared_ptr<void const>& tracked_object,  
12.                           const std::string& encoding = std::string());</span></span></span>  

输入是图像的消息指针，以及一个可选的编码参数。编码是指定的cvimage。
toCvCopy从ROS信息中创建图像数据的副本，即使当源和目的地encodings匹配。然而，你可以自由修改返回的cvimage。

toCvShare将cv::Mat点返回在ROS的消息数据，避免复制，如果源和目的编码匹配。只要你保持一份返回的cvimage，ROS的消息数据将不会释放。如果编码不匹配时，它将分配一个新的缓冲区，执行转换。您不得修改返回的cvimage，因为它可能与ROS的图像信息共享数据，这反过来又可能与其他回调共享。

注意：对tocvshare二过载更方便，当你有一个指针指向其他信息类型。（例如：stereo_msgs/DisparityImage）包含sensor_msgs/Image你要去转换。

如果没有编码（或更确切地说，空字符串），目标图像编码将与图像信息编码相同。在这种情况下tocvshare保证不复制图像数据。图像编码可以是以下任何一个opencv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]

对于常见的图像编码，cvbridge会选择做颜色或像素深度转换是必要的。要使用此功能，指定编码为以下字符串之一:

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

注意，mono8和bgr8是两图像编码预计大多数OpenCV函数。

最后，cvbridge识别Bayer模式编码为OpenCV型8uc1（8位无符号，一个通道）。它不会执行转换或从Bayer模式；在一个典型的ROS系统，这是由image_proc而做的。cvbridge识别以下Bayer编码：

bayer_rggb8
bayer_bggr8
bayer_gbrg8
bayer_grbg8

3OpenCV图像转换为ROS图像

将Cvimage图像转换为ros图像，使用toImageMsg()成员函数：

[cpp] view plain copy

1. <span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">class CvImage  
2. {  
3.   sensor_msgs::ImagePtr toImageMsg() const;  
4.   
5.   // Overload mainly intended for aggregate messages that contain  
6.   // a sensor_msgs::Image as a member.  
7.   void toImageMsg(sensor_msgs::Image& ros_image) const;  
8. };</span></span>  

如果是一个已经分配的cvimage，别忘了填写头文件和域。

4 一个ROS节点例子

这里是一个节点，监听ROS图像信息话题，将图像转换为cv::Mat并在其上画圆，用opencv显示图像。然后图像将重新在ROS上显示。

在你的package.xml 和 CMakeLists.xml (或者你用 catkin_create_pkg)，添加如下依赖：

[cpp] view plain copy

1. <span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">sensor_msgs  
2. cv_bridge  
3. roscpp  
4. std_msgs  
5. image_transport</span></span>  

创建一个image_converter.cpp文件在你的/src 文件夹并添加如下代码：

[cpp] view plain copy

1. <span style="font-size:18px;"><span style="font-size:18px;">#include <ros/ros.h>  
2. #include <image_transport/image_transport.h>  
3. #include <cv_bridge/cv_bridge.h>  
4. #include <sensor_msgs/image_encodings.h>  
5. #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>  
6. #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
7.   
8. static const std::string OPENCV_WINDOW = "Image window";  
9.   
10. class ImageConverter  
11. {  
12.   ros::NodeHandle nh_;  
13.   image_transport::ImageTransport it_;  
14.   image_transport::Subscriber image_sub_;  
15.   image_transport::Publisher image_pub_;  
16.     
17. public:  
18.   ImageConverter()  
19.     : it_(nh_)  
20.   {  
21.     // Subscrive to input video feed and publish output video feed  
22.     image_sub_ = it_.subscribe("/camera/image_raw", 1,   
23.       &ImageConverter::imageCb, this);  
24.     image_pub_ = it_.advertise("/image_converter/output_video", 1);  
25.   
26.     cv::namedWindow(OPENCV_WINDOW);  
27.   }  
28.   
29.   ~ImageConverter()  
30.   {  
31.     cv::destroyWindow(OPENCV_WINDOW);  
32.   }  
33.   
34.   void imageCb(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg)  
35.   {  
36.     cv_bridge::CvImagePtr cv_ptr;  
37.     try  
38.     {  
39.       cv_ptr = cv_bridge::toCvCopy(msg, sensor_msgs::image_encodings::BGR8);  
40.     }  
41.     catch (cv_bridge::Exception& e)  
42.     {  
43.       ROS_ERROR("cv_bridge exception: %s", e.what());  
44.       return;  
45.     }  
46.   
47.     // Draw an example circle on the video stream  
48.     if (cv_ptr->image.rows > 60 && cv_ptr->image.cols > 60)  
49.       cv::circle(cv_ptr->image, cv::Point(50, 50), 10, CV_RGB(255,0,0));  
50.   
51.     // Update GUI Window  
52.     cv::imshow(OPENCV_WINDOW, cv_ptr->image);  
53.     cv::waitKey(3);  
54.       
55.     // Output modified video stream  
56.     image_pub_.publish(cv_ptr->toImageMsg());  
57.   }  
58. };  
59.   
60. int main(int argc, char** argv)  
61. {  
62.   ros::init(argc, argv, "image_converter");  
63.   ImageConverter ic;  
64.   ros::spin();  
65.   return 0;  
66. }</span></span>  

让我们来解读上面的代码：

[cpp] view plain copy

1. <span style="font-size:18px;">#include <image_transport/image_transport.h></span>  

使用image_transport发布和订阅的图像在ROS允许你订阅压缩图像流。记住，将image_transport包含进你的 package.xml中。

[cpp] view plain copy

1. <span style="font-size:18px;">#include <cv_bridge/cv_bridge.h>  
2. #include <sensor_msgs/image_encodings.h></span>  

包括cvbridge头以及一些有用的常量和函数图像编码相关。记住，将cv_bridge包含进 package.xml中。

[cpp] view plain copy

1. <span style="font-size:18px;">#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>  
2. #include <opencv2/highgui/highgui.hpp></span>  

包括头文件对于OpenCV图像处理和图形用户界面模块。记住，将opencv2包含进package.xml。

[cpp] view plain copy

1. <span style="font-size:18px;">ros::NodeHandle nh_;  
2.   image_transport::ImageTransport it_;  
3.   image_transport::Subscriber image_sub_;  
4.   image_transport::Publisher image_pub_;  
5.     
6. public:  
7.   ImageConverter()  
8.     : it_(nh_)  
9.   {  
10.     // Subscrive to input video feed and publish output video feed  
11.     image_sub_ = it_.subscribe("/camera/image_raw", 1,   
12.       &ImageConverter::imageCb, this);  
13.     image_pub_ = it_.advertise("/image_converter/output_video", 1);</span>  

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

[cpp] view plain copy

1. <span style="font-size:18px;">cv::namedWindow(OPENCV_WINDOW);  
2.   }  
3.   
4.   
5.   ~ImageConverter()  
6.   {  
7.     cv::destroyWindow(OPENCV_WINDOW);  
8.   }</span>  

OpenCV HighGUI 在开启和关闭窗口时调用创建和销毁。

[cpp] view plain copy

1. <span style="font-size:18px;">void imageCb(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg)  
2.   {  
3.     cv_bridge::CvImagePtr cv_ptr;  
4.     try  
5.     {  
6.       cv_ptr = cv_bridge::toCvCopy(msg, sensor_msgs::image_encodings::BGR8);  
7.     }  
8.     catch (cv_bridge::Exception& e)  
9.     {  
10.       ROS_ERROR("cv_bridge exception: %s", e.what());  
11.       return;  
12.     }</span>  

在我们的用户的回调中，我们首先将ROS图像信息通过OpenCV转换到一个适合的工作中的cvimage 。因为我们要画的图像，我们需要一个可变的复制，所以我们使用tocvcopy()。

注意，OpenCV要求彩色图像使用BGR信道规则。

你应该把你的调用使用tocvcopy() / tocvshared()来捕获转换错误，因为这些函数不会检查你的数据的有效性。

[cpp] view plain copy

1. <span style="font-size:18px;">// Draw an example circle on the video stream  
2.     if (cv_ptr->image.rows > 60 && cv_ptr->image.cols > 60)  
3.       cv::circle(cv_ptr->image, cv::Point(50, 50), 10, CV_RGB(255,0,0));  
4. // Update GUI Window</span>  

画一个红色圆圈的图像，然后显示在显示窗口。

[cpp] view plain copy

1. <span style="font-size:18px;">cv::waitKey(3);</span>  

将cvimage转换到ROS的图像信息，并且发布在“out”的话题。

要运行这个节点，你需要一个图像流。运行一个摄像头或播放一个包文件来生成图像流。现在你可以运行这个节点“in”映射到运行的图像流的话题。

如果你已经成功地转换图像为opencv的格式，你会看到一个highgui窗口的名称为“image windows”，你的图像和圆会显示。

你可以看看你的节点是否在ros上正确发布图像，通过使用rostopic或通过使用image_view查看图像。

5图像数据共享实例

在上面的例子中，我们明确的复制了图像数据，但是共享（在可能的情况下）同样容易：

[cpp] view plain copy

1. <span style="font-size:18px;">namespace enc = sensor_msgs::image_encodings;  
2.   
3. void imageCb(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg)  
4. {  
5.   cv_bridge::CvImageConstPtr cv_ptr;  
6.   try  
7.   {  
8.     cv_ptr = cv_bridge::toCvShare(msg, enc::BGR8);  
9.   }  
10.   catch (cv_bridge::Exception& e)  
11.   {  
12.     ROS_ERROR("cv_bridge exception: %s", e.what());  
13.     return;  
14.   }  
15.   
16.   // Process cv_ptr->image using OpenCV  
17. }</span>  

如果传入的消息是“bgr8”编码，cv_ptr将别名数据没有复制。如果它有一个不同的但可转换编码，比如“mono8”，cvbridge将分配一个为cv_ptr分配新的缓冲区并执行转换。如果没有异常处理这只会是一行代码，但是如果一个畸形的（或不支持）传入消息编码会降低节点。例如，如果输入图像是从image_raw话题Bayer模式的相机，cvbridge将抛出一个异常，因为它（故意）不支持Bayer到颜色的自动转换。一个稍微复杂的例子：

[cpp] view plain copy

1. <span style="font-size:18px;">namespace enc = sensor_msgs::image_encodings;  
2.   
3. void imageCb(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg)  
4. {  
5.   cv_bridge::CvImageConstPtr cv_ptr;  
6.   try  
7.   {  
8.     if (enc::isColor(msg->encoding))  
9.       cv_ptr = cv_bridge::toCvShare(msg, enc::BGR8);  
10.     else  
11.       cv_ptr = cv_bridge::toCvShare(msg, enc::MONO8);  
12.   }  
13.   catch (cv_bridge::Exception& e)  
14.   {  
15.     ROS_ERROR("cv_bridge exception: %s", e.what());  
16.     return;  
17.   }  
18.   
19.   // Process cv_ptr->image using OpenCV  
20. }</span>  

在这种情况下，我们要使用颜色，如果可用，否则返回到单色。如果输入图像是“bgr8”或“mono8”，我们避免复制数据。