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)
时间: 2023-12-15 10:04:15 浏览: 271
Java_JNI_Callback.rar_4 3 2 1_J2SDK1.4.0_Java_JNI_Callback_cl.dl
这段代码是一个ROS节点中的一个函数,主要的功能是将ROS下的图像格式转换为OpenCV图像格式,并对图像进行一系列的处理,最终得到斑马线的位置信息。
具体实现流程如下:
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滤波,以去除噪声。
6. 对滤波后的图像进行阈值处理,将其二值化。
7. 对二值化后的图像进行腐蚀,以去除细节。
8. 对腐蚀后的图像进行膨胀,以填补空洞。
9. 最终得到斑马线的位置信息。
这段代码的具体实现可能需要基于ROS和OpenCV的相关知识,需要一定的背景知识才能理解。
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