cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(data, "bgr8")与cv_image = cv2.imgmsg_to_cv2(img_msg, "bgr8")的区别是

时间: 2024-06-03 21:13:05 浏览: 74
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bgr.zip_OPENCV BGR_opencv rgb bgr_rgb value opencv_site:www.pudn

`bridge.imgmsg_to_cv2(data, "bgr8")` 和 `cv2.imgmsg_to_cv2(img_msg, "bgr8")` 的功能是一样的，都是将 ROS 中的图像消息转换为 OpenCV 中的图像格式。不同之处在于，`bridge.imgmsg_to_cv2()` 是使用 ROS 提供的 CvBridge 库来进行转换，而 `cv2.imgmsg_to_cv2()` 是直接使用 OpenCV 库中的函数进行转换。 一般来说，如果你是在 ROS 中编写代码，推荐使用 `bridge.imgmsg_to_cv2()`，因为这样可以保证代码的兼容性和可移植性。如果你是在使用 OpenCV 的独立应用程序中处理 ROS 图像消息，那么使用 `cv2.imgmsg_to_cv2()` 更方便。
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gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, dst = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow("dst", dst) cv2.waitKey(0) 接下来是cv2.findContours()函数，它是寻找图像中物体...

kcf无人机跟踪小车ros代码,要求订阅/iris/usb_cam/image_raw话题，发布mavros/setpoint_position/local和/mavros/setpoint_velocity/cmd_vel_unstamped

cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(data, 'bgr8') if len(self.trackers) == 0: # initialize trackers objects = self.ct.update([(0, 0, self.image_width, self.image_height)]) for (object_id, ...

上述代码出现问题error: no member named 'Format_BGR888' in 'QImage'

cv_bridge::CvImageConstPtr cv_ptr = cv_bridge::toCvCopy(msg, sensor_msgs::image_encodings::BGR8); img = cv_ptr->image; cv::cvtColor(img, img, cv::COLOR_BGR2RGB); // 将BGR图像转换为RGB图像 QImage image...
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# 1. ROS简介 ### 1.1 ROS概述 Robot Operating System（ROS）是一个灵活的框架，用于编写机器人软件。它提供了一系列的工具、...ROS为图像处理和计算机视觉提供了丰富的工具和库，使开发者能够方便地在机器人系统中

C++实现一个将cv::Mat转化为sensor_msgs::ImagePtr的函数

msg->encoding = sensor_msgs::image_encodings::BGR8; msg->step = image.cols * image.elemSize(); size_t size = image.rows * image.cols * image.elemSize(); msg->data.resize(size); memcpy(&msg->data...

实现单个倒车摄像头动态显示自身身位辅助标线，其中有车尾中心安装的摄像头图像输入话题/image_raw和车辆轮胎转向角/cmd_vel以及车辆硬件参数在代码内配置等。 要求要根据自身的当前转向角度拟合出自身的倒车轨迹，然后在图像中间显示这条倒车轨迹，当转向角为0时，它应当是条直线。使用python完成并发布这个图像

self.image_pub.publish(self.bridge.cv2_to_imgmsg(cv_image, "bgr8")) except CvBridgeError as e: print(e) def cmd_vel_callback(self, data): self.current_steering_angle = data.angular.z def get...

# ... def image_callback(msg): # 将ROS图像消息转换为OpenCV图像 bridge = CvBridge() frame = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, desired_encoding='bgr8') # 执行生成文本的逻辑 image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path, output_file_name) # ...这段代码加在哪里

frame = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, desired_encoding='bgr8') # 执行生成文本的逻辑 image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path, output_file_...

cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(data, "bgr8")

这行代码使用了ROS中的ROS...具体来说，它使用了cv_bridge库中的imgmsg_to_cv2()函数将ROS Image消息转换为cv2中的图像格式，并将图像编码类型指定为bgr8（即三通道的BGR格式）。这个过程通常用于在ROS中处理图像数据。

#!/usr/bin/env python import rospy import cv2 import numpy as np from cv_bridge import CvBridge from sensor_msgs.msg import Image class TemplateMatcher: def __init__(self): self.bridge = CvBridge() self.template = cv2.imread('template.jpg', 0) # 读取你的模板图像 self.image_sub = rospy.Subscriber("/camera/image_raw", Image, self.image_callback) def image_callback(self, data): try: cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(data, "bgr8") except CvBridgeError as e: print(e) gray_image = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) res = cv2.matchTemplate(gray_image, self.template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(res >= threshold) w, h = self.template.shape[::-1] for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(cv_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2) cv2.imshow("Image window", cv_image) cv2.waitKey(3) def main(): rospy.init_node('template_matcher', anonymous=True) tm = TemplateMatcher() try: rospy.spin() except KeyboardInterrupt: print("Shutting down") cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': main()

每当接收到一个图像消息时，它将其转换为灰度图像，使用cv2.matchTemplate函数对其进行模板匹配，并使用cv2.rectangle函数在匹配位置处绘制矩形。最后，它显示图像并等待用户按下键盘上的任意键以关闭所有窗口。

上述错误的源码如下，实现的功能是通过cv_bridge将sensor_msgs/Image通过ros传给qt，在qt主界面上显示：void QNode::myCallback_img(const sensor_msgs::ImageConstPtr &msg) { try { cv_bridge::CvImageConstPtr cv_ptr = cv_bridge::toCvCopy(msg, sensor_msgs::image_encodings::RGB8); img = cv_ptr->image; image = QImage(img.data,img.cols,img.rows,img.step[0],QImage::Format_RGB888);//change to QImage format ROS_INFO("I'm setting picture in mul_t callback function!"); Q_EMIT loggingCamera(); } catch (cv_bridge::Exception& e) { ROS_ERROR("Could not convert from '%s' to 'bgr8'.", msg->encoding.c_str()); } }

cv_bridge::CvImageConstPtr cv_ptr = cv_bridge::toCvCopy(msg, sensor_msgs::image_encodings::BGR8); // 将编码类型改为BGR8 img = cv_ptr->image; image = QImage(img.data, img.cols, img.rows, img.step[0], ...

def image_callback(self, msg): #  将ROS下图像格式转为opencv图像格式 image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(msg, desired_encoding='bgr8') ######### #cv2.imwrite('./data/org/image{}.png'.format(self.org_i),image) self.org_i = self.add(self.org_i, self.cache) ####### # 定义两个核 （kernel_Ero用于腐蚀，kernel_Dia用于膨胀） kernel_Ero = np.ones((15, 3), np.uint8) kernel_Dia = np.ones((15, 3), np.uint8) # 斑马线:判断到斑马线f=1，没有判断到就等于0 # ---------------------------------------------------------------- # 将复制的图像裁剪为480*360 copy_img = cv2.resize(image, (480, 360)) # 灰度值转换 imgGray = cv2.cvtColor(copy_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 高斯滤波去噪 imgBlur = cv2.GaussianBlur(imgGray, (5, 5), 0) # 阈值处理 ret, thresh = cv2.threshold(imgBlur, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 腐蚀 imgEro = cv2.erode(thresh, kernel_Ero, iterations=2) # 膨胀 imgDia = cv2.dilate(imgEro, kernel_Dia, iterations=4)

1. 通过ROS的bridge将ROS下的图像格式转换为OpenCV图像格式。 2. 定义两个核，一个用于腐蚀操作，一个用于膨胀操作。 3. 对图像进行裁剪，将其大小调整为480x360。 4. 将图像转换为灰度图像。 5. 对灰度图像进行高斯...

ros cv_bridge 话题转 mat

image_msg = bridge.cv2_to_imgmsg(img_mat, encoding='bgr8') # 根据你的图像编码设置encoding rospy.loginfo("Publishing image...") pub = rospy.Publisher('your_topic', Image, queue_size=10) pub.publish...

def update(self): while not rospy.is_shutdown(): data=rospy.wait_for_message(self.sources, Image2,timeout=None) frame = self.bridge.imgmsg_to_cv2(data, "bgr8") data= letterbox(frame, self.img_size, stride=self.stride)[0] self.img0=data.copy() data = data.transpose((2, 0, 1))[::-1] # HWC to CHW, BGR to RGB self.imgs[0] = np.ascontiguousarray(data) # Read stream i frames in daemon thread #n, f, read = 0, self.frames[i], 1 # frame number, frame array, inference every 'read' frame

这是一个Python类中的一个方法，名为“update”。该方法使用了ROS（机器人操作系统）的库函数“rospy”来等待图像消息，并将其转换为OpenCV中的图像格式。然后，它使用“letterbox”函数将图像缩放到指定大小，并将...

bridge = CvBridge() cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(data, "bgr8")

imgmsg_to_cv2()是该类中的一个方法，用于将ROS中的图像消息转换为OpenCV中的图像格式。其中，data是ROS中的一个图像消息，而"bgr8"是图像的编码格式，表示该图像是一个三通道的BGR格式的图像。最终，该代码将...

我现在有两个代码#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import time import cv2 from PIL import Image import numpy as np from PIL import Image if name == 'main': rtsp_url = "rtsp://127.0.0.1:8554/live" cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) #判断摄像头是否可用 #若可用，则获取视频返回值ref和每一帧返回值frame if cap.isOpened(): ref, frame = cap.read() else: ref = False #间隔帧数 imageNum = 0 sum=0 timeF = 24 while ref: ref,frame=cap.read() sum+=1 #每隔timeF获取一张图片并保存到指定目录 #"D:/photo/"根据自己的目录修改 if (sum % timeF == 0): # 格式转变，BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) frame = np.array(frame) # RGBtoBGR满足opencv显示格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) imageNum = imageNum + 1 cv2.imwrite("/root/Pictures/Pictures" + str(imageNum) + '.png', frame) print("success to get frame") #1毫秒刷新一次 k = cv2.waitKey(1) #按q退出 #if k==27：则为按ESC退出 if k == ord('q'): cap.release() break 和#!/usr/bin/env python2.7 coding=UTF-8 import os import sys import cv2 from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) with open(output_file_name,'w') as f: for qr_content in unique_qr_codes: f.write("{}\n".format(qr_content)) if name == "main": image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)请使用ros创建节点将他们合在一个功能包中使得机器人在获得文本的同时又可以订阅拍的图片他用

ros_image = bridge.cv2_to_imgmsg(frame, encoding='bgr8') image_pub.publish(ros_image) # ... 7. 在同一个功能包的src目录中创建另一个名为text_generation_node.py的Python脚本文件。 8. 将第二个...
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cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, "bgr8") # 在此处可以进行图像处理操作 pass def main(): rospy.init_node('image_subscriber') rospy.Subscriber("/uvc_camera/image_raw", Image, image_callback) ...
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