ros opencv模板匹配

在 ROS 中使用 OpenCV 进行模板匹配，可以通过以下步骤完成：

1. 安装 OpenCV 库：在 ROS 中使用 OpenCV，需要安装 OpenCV 库。可以通过以下命令在终端中安装：

sudo apt-get install ros-<distro>-opencv-apps

其中，`<distro>` 是 ROS 版本，例如 `melodic` 或 `noetic`。

2. 创建 ROS 包：在 ROS 中创建一个新的包，用于存储模板匹配代码和其他相关文件。可以使用以下命令创建 ROS 包：

catkin_create_pkg <package_name> rospy roscpp std_msgs cv_bridge sensor_msgs image_transport

其中，`<package_name>` 是包的名称，`rospy`、`roscpp`、`std_msgs` 等是需要的依赖项。

3. 编写代码：在 ROS 包中创建一个新的 Python 文件，用于执行模板匹配。可以使用以下代码进行模板匹配：

import cv2
import numpy as np
import rospy
from sensor_msgs.msg import Image
from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError

class TemplateMatching:
    def __init__(self):
        self.bridge = CvBridge()
        self.image_sub = rospy.Subscriber('/camera/image_raw', Image, self.image_callback)
        self.template = cv2.imread('template.png',0)
        self.w, self.h = self.template.shape[::-1]

    def image_callback(self, data):
        try:
            cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(data, "bgr8")
        except CvBridgeError as e:
            print(e)

        gray = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        res = cv2.matchTemplate(gray,self.template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
        threshold = 0.8
        loc = np.where(res >= threshold)
        for pt in zip(*loc[::-1]):
            cv2.rectangle(cv_image, pt, (pt[0] + self.w, pt[1] + self.h), (0,0,255), 2)

        cv2.imshow("Image window", cv_image)
        cv2.waitKey(3)

if __name__ == '__main__':
    rospy.init_node('template_matching', anonymous=True)
    tm = TemplateMatching()
    try:
        rospy.spin()
    except KeyboardInterrupt:
        print("Shutting down")
    cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先导入需要的库。然后，我们设置一个 ROS 订阅器，订阅图像主题 `/camera/image_raw`。在回调函数中，我们将 ROS 图像消息转换为 OpenCV 图像，执行模板匹配，找到匹配的位置，并在图像上绘制矩形框。最后，我们显示图像并等待用户按下任意键退出。

4. 运行代码：在终端中执行以下命令来运行代码：

rosrun <package_name> template_matching.py

其中，`<package_name>` 是你创建的 ROS 包的名称。

这样，你就可以在 ROS 中使用 OpenCV 进行模板匹配了。