文章目录

  • cv_bridge
  • ROS->OpenCV
  • OpenCV->ROS
  • image_transport
  • image_transport Publishers
  • Published topics
  • Parameters
  • image_transport Subscribers
  • node
  • opencv编解码函数
  • 参考资料


cv_bridge

ROS以自己的sensor_msgs/Image消息格式传递图像，但用户希望将图像与OpenCV结合使用。在OpenCV中，图像以Mat矩阵的形式存储。

cv_bridge是一个ROS库，提供ROS图像和OpenCV图像之间的转换接口。

ros1 发布数据 python 图像 ros图像处理_OpenCV


cv_bridge包定义了一个CvBridge类，用来接收ROS Image消息

namespace cv_bridge {
class CvImage
{
      public:
      std_msgs::Header header;
      std::string encoding;
      cv::Mat image;
};
typedef boost::shared_ptr<CvImage> CvImagePtr;
typedef boost::shared_ptr<CvImage const> CvImageConstPtr;
}

ROS->OpenCV

在使用时有两种情形：

  1. 想修改数据，必须复制一份ROS消息数据拷贝。
  2. 不修改数据，可以安全地共享ROS消息所拥有的数据，而不复制。
// Case 1: Always copy, 返回一个可修改的CvImage指针
CvImagePtr toCvCopy(const sensor_msgs::ImageConstPtr& source,
                    const std::string& encoding = std::string());
CvImagePtr toCvCopy(const sensor_msgs::Image& source,
                    const std::string& encoding = std::string());

// Case 2: Share if possible, 返回const CvImage指针
CvImageConstPtr toCvShare(const sensor_msgs::ImageConstPtr& source,
                          const std::string& encoding = std::string());
CvImageConstPtr toCvShare(const sensor_msgs::Image& source,
                          const boost::shared_ptr<void const>& tracked_object,
                          const std::string& encoding = std::string());

输入参数是图像消息(指针)和可选的目标图像编码参数。

  • 如果源图像消息编码格式与参数编码格式匹配，则toCvShare会将返回指向ROS消息数据的cv::Mat，从而避免复制。只要您持有已返回的CvImage对象，ROS消息数据就不会被释放。
  • 如果编码格式不匹配，它将分配一个新的缓冲区并执行转换。不允许修改返回的CvImage，因为它可能与ROS image消息共享数据，而ROS image消息又可能与其他回调共享。

如果没有给定编码信息（或者更确切地说，空字符串），目标图像编码将与图像消息编码相同，在这种情况下，toCvShare能保证不会复制图像数据。
编码格式定义在sensor_msgs::image_encodings::下

  • 8UC[1-4]
  • 8SC[1-4]
  • 16UC[1-4]
  • 16SC[1-4]
  • 32SC[1-4]
  • 32FC[1-4]
  • 64FC[1-4]
  • rgb8
  • rgba8
  • rgb16
  • rgba16
  • bgr8
  • bgra8
  • bgr16
  • bgra16
  • mono8
  • mono16

OpenCV->ROS

要将CvImage转换为ROS图像消息，请使用toImageMsg成员函数：

class CvImage
 {
   sensor_msgs::ImagePtr toImageMsg() const;
   // Overload mainly intended for aggregate messages that contain
   // a sensor_msgs::Image as a member.
   void toImageMsg(sensor_msgs::Image& ros_image) const;
 };

image_transport

image_transport包用于传输图片，程序以插件的形式给出，传输格式包括JPEG/PNG压缩图片格式和Thero视频流。

// Use the image_transport classes instead.
#include <ros/ros.h>
#include <image_transport/image_transport.h>

void imageCallback(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg)
{
  // ...
}

ros::NodeHandle nh;
image_transport::ImageTransport it(nh);
image_transport::Subscriber sub = it.subscribe("in_image_base_topic", 1, imageCallback);
image_transport::Publisher pub = it.advertise("out_image_base_topic", 1);

image_transport Publishers

image_transport publishers的使用和ROS一样，会提供一系列传输选项(JPEG compression,streaming video.etc)。不同的subscribers可以使用不同的transports策略从相同的publisher请求图片。
C++: image_transport::Publisher (API), image_transport::CameraPublisher (API)

Published topics

image_transport publishers为每一个transport发布单独的ROS Topic。
原始图片sensor_msgs/Image发布base_topic。如果有额外的插件使用，他们发布消息到base topic的子话题，格式为<base topic>/<transport name>

Parameters

image_transport publishers没有独立的参数，但是可以通过Parameter Server实现reconfigure。
可以通过dynamic_reconfigure包来调整参数
参数格式为：
<base topic>/<transport name><parameter name> 例如：
/camera/image/compressed/jpeg_quality

image_transport Subscribers

C++: image_transport::Subscriber (API), image_transport::CameraSubscriber (API)

node

$ rosrun image_transport republish [in_transport] in:=<in_base_topic> [out_transport] out:=<out_base_topic>

in_transport和out_transport是图片传输格式：raw 、compressed 和thero，对应原始图片格式、压缩图片格式和视频流格式。
假设我们使用theora视频流传输格式来发布机器人的图像。我们有几个节点收听图像主题。为了不让每个节点都单独将视频流转换为原始图片格式，浪费资源，使用image_transport包的republish节点将视频流式转换为sensor_msgs/image messages格式，重新发布到topic：

$ rosrun image_transport republish theora in:=camera/image raw out:=camera/image_decompressed

opencv编解码函数

#include <fstream>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
std::string image_name = "path/to/.jpg";
std::ifstream file(image_name.c_str(), std::ios::in | std::ios::binary | std::ios::ate);
std::string buffer(size, ' ');
file.read(&buffer[0], size);
file.close();
//解码
std::vector<char> vec_data(&buffer[0], &buffer[0] + size);
cv::Mat mat = cv::imdecode(vec_data, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
//编码
std::vector<uchar> buf;
cv::imencode(".jpg", mat, buf);

参考资料

image_transport-ROS-wiki