ros的face_recognition安装

安装ROS的face_recognition可以按照以下步骤进行：

1. 安装依赖项：

sudo apt-get install ros-<distro>-cv-bridge ros-<distro>-image-transport ros-<distro>-rosbridge-server python-pip python-sklearn python-skimage

2. 安装face_recognition：

sudo pip install face_recognition

3. 下载face_recognition ROS包：

cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/procrob/face_recognition_ros.git
cd ..
catkin_make

4. 运行face_recognition ROS节点：

roslaunch face_recognition_ros face_recognition.launch

相关问题

在ros中我有一个订阅对象subscriber_3 = rospy.Subscriber('/face_recognition/face', String, self.detect_human)给这个订阅着写一个回调函数，我需要使用接收到的String类型的消息

在ROS (Robot Operating System) 中，当你创建了一个Subscriber对象 `subscriber_3` 来订阅 `/face_recognition/face` 消息，并指定接收的数据类型为 `String`，你需要在对应的类中编写一个名为 `detect_human` 的回调函数，该函数会在接收到字符串消息时被自动调用。这个回调函数通常会处理从主题上读取到的数据。

下面是一个简单的示例：

import rospy
from std_msgs.msg import String

class HumanDetectorNode:
    def __init__(self):
        # 初始化 Subscriber
        self.subscriber_3 = rospy.Subscriber('/face_recognition/face', String, self.detect_human)
        
    def detect_human(self, data):  # 回调函数
        received_string = data.data  # 解析接收到的 String 类型数据
        print(f"Received string message: {received_string}")
        
        # 在这里你可以根据 received_string 内容进行进一步的人脸检测操作
        # ...
        
        # 不要忘记在节点关闭前调用rospy.sleep()来防止退出过快导致未处理的数据丢失
        rospy.sleep(0.1)

if __name__ == '__main__':
    rospy.init_node('human_detection_node')
    detector = HumanDetectorNode()
    try:
        rospy.spin()  # 进入主循环，等待消息
    except KeyboardInterrupt:
        print("Shutting down")

在这个例子中，每当接收到 `/face_recognition/face` 主题上的新消息时，`detect_human` 函数会被调用，`data.data` 就包含了实际的字符串内容。你可以在这个回调函数中添加你的业务逻辑，如人脸检测算法等。

ros18.04人脸识别操作步骤

以下是在ROS 18.04下进行人脸识别的一些操作步骤：

1. 安装ROS Kinetic版本，可以使用以下命令进行安装：

   sudo apt-get install ros-kinetic-desktop-full

2. 安装OpenCV库，可以使用以下命令进行安装：

   sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv

3. 安装人脸识别库，可以使用以下命令进行安装：

   sudo apt-get install ros-kinetic-face-recognition

4. 准备训练数据集，可以使用已有的数据集或者自己创建，将训练数据集放在指定的路径下。

5. 编写ROS节点进行人脸识别，可以使用OpenCV库提供的人脸检测和识别算法，也可以使用其他的算法进行人脸识别。

6. 启动ROS节点进行人脸识别，可以使用以下命令进行启动：

   roslaunch face_recognition face_recognition.launch

以上就是在ROS 18.04下进行人脸识别的基本步骤，具体的实现方式和算法可以根据需要进行调整。