Работа с камерой (v0.10)
Актуально для версии 0.10 и более новых
При включении робота автоматически включается камера
video0 и начинают публиковаться данные в топики камеры:/front_camera/camera_info # Информация о камере
/front_camera/image_raw # Данные в формате sensor_msgs/Image (.jpeg)
/front_camera/image_raw/compressed sensor_msgs/CompressedImage
Данные c камеры принимаются в формате
mjpeg и без дополнительной обработки публикуются в топик /front_camera/image_raw/compressed. Для заполнения топика /front_camera/image_raw происходит перекодирование jpeg->raw с использованием пакета image_transport.Если вы не используете данные
/front_camera/image_raw рекомендуется отключить лишнее преобразование (аргумент republish_raw).Изменение настроек параметров камеры возможно в файле:
/home/pi/catkin_ws/src/turtlebro/launch/camera_ros.launchДля просмотра видео через топики ROS, можно использовать веб-интерфейс робота. При загрузке веб-интерфейса происходит поиск всех доступных видеоданных (топики с
sensor_msgs/CompressedImage). Если такие топики найдены, то все они будет добавлены в веб-интерфейс для просмотра. При добавлении новых топиков, веб-интерфейс робота необходимо перезагрузить.Вы можете использовать rviz для отображения видеопотока камеры. При удаленной работе рекомендуем выбирать для просмотра сжатые видеоданные (топик
/front_camera/image_raw/compressed)Для просмотра видео можно использовать специальные Linux программы. Например http://wiki.ros.org/rqt_image_view или http://wiki.ros.org/image_view
Пакет публикует сжатые данные
sensor_msgs/CompressedImage в топик front_camera/image_raw/compressedДля работы с OpenCV данные из камеры ROS необходимо конвертировать из топиков в объект OpenCV
Для создания объекта с OpenCV используется библиотеке CvBridge и метод
imgmsg_to_cv2, где image_msg это сообщение из топика.from cv_bridge import CvBridge
from sensor_msgs.msg import CompressedImage, Image
cvBridge = CvBridge()
cv_image = cvBridge.imgmsg_to_cv2(image_msg, "bgr8")
from cv_bridge import CvBridge
from sensor_msgs.msg import CompressedImage, Image
cvBridge = CvBridge()
cv_image = cvBridge.compressed_imgmsg_to_cv2(image_msg, desired_encoding='passthrough')
Важно понимать, что в случае использования compressed происходит дополнительное преобразование jpeg->raw. Но при этом происходит экономия сетевых ресурсов.
Также вы можете отключить ноду ROS по захвату изображения с камеры и сделать захват данных из своего OpenCV приложения самостоятельно.
cap = cv2.VideoCapture(0)После этого удобно опубликовать данные в топик самостоятельно для просмотра через веб-интерфейс и тп.
Далее производить с видео все необходимые манипуляции, и после этого, при необходимости, публиковать видео в топики.
Пример программы на pytnon, которая, используя
opencv , следит за цветным мячиком и управляет роботом: ball_tracking.py