sensor_msgs/Image

时间: 2024-09-05 15:00:26 浏览: 57
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vision_msgs:ROS的与算法无关的计算机视觉消息类型

`sensor_msgs/Image` 是 ROS (Robot Operating System) 中的一个消息类型，它主要用于在机器人操作系统中传递图像数据。这个消息结构定义了一个标准的方式来表示来自传感器（如相机、激光雷达等）的二维图像，通常包含以下几个关键部分： 1. **header**：包含了关于消息的时间戳和来源信息，用于跟踪消息的生命周期。 2. **width** 和 **height**：图像的宽度和高度，以像素为单位。 3. **encoding**：图像的数据编码方式，常见的有“8UC1”（单通道灰度）、“8UC3”（RGB彩色）或“32FC1”（单通道浮点灰度）等。 4. **data**：图像的实际像素数据，通常是按照特定编码方式进行存储的二进制数组。 在ROS中，`sensor_msgs/Image` 被广泛用于节点间的通信，比如视觉传感器节点将采集到的图像发布到主题上，其他节点订阅该主题并处理这些图像数据。这对于实时机器视觉应用至关重要。
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wants topic /mobilenet_publisher/color/image/compressed to have datatype/md5sum [sensor_msgs/Image/060021388200f6f0f447d0fcd9c64743], but our version has [sensor_msgs/CompressedImage

您想要将话题/mobilenet_publisher/color/image/compressed的数据类型（datatype）和MD5校验和（md5sum）设置为[sensor_msgs/Image/060021388200f6f0f447d0fcd9c64743]，但是我们的版本是[sensor_msgs/...

深度图节点/zed2/zed node/depth/depth registered格式sensor_msgs/Image

深度图节点/zed2/zed node/depth/depth registered格式是sensor_msgs/Image。在这个节点中，通过image_transport将[0-255]的像素深度值、相机内参发布出去，我们可以通过cv_bridge::toCvCopy()来得到深度值。具体...

#include <ros/ros.h>#include <sensor_msgs/Image.h>#include <sensor_msgs/LaserScan.h>#include <depthimage_to_laserscan/DepthImageToLaserScan.h> int main(int argc, char** argv){ // 初始化ROS节点 ros::init(argc, argv, "depth_to_laser"); // 创建ROS节点句柄 ros::NodeHandle nh; // 创建DepthImageToLaserScan客户端，用于调用depthimage_to_laserscan服务 ros::ServiceClient client = nh.serviceClient<depthimage_to_laserscan::DepthImageToLaserScan>("depthimage_to_laserscan"); // 创建激光雷达数据发布者 ros::Publisher laser_pub = nh.advertise<sensor_msgs::LaserScan>("laser_scan", 1); // 创建深度图像订阅者 ros::Subscriber depth_sub = nh.subscribe<sensor_msgs::Image>("depth_image", 1, [&](const sensor_msgs::Image::ConstPtr& depth_msg){ // 创建depthimage_to_laserscan服务请求 depthimage_to_laserscan::DepthImageToLaserScan srv; srv.request.image = *depth_msg; // 调用depthimage_to_laserscan服务，将深度图像转换为激光雷达数据 if (client.call(srv)) { // 将激光雷达数据发布出去 laser_pub.publish(srv.response.scan); } else { ROS_ERROR("Failed to call depthimage_to_laserscan service"); } }); // 进入ROS事件循环 ros::spin();

这段代码是完整的C++程序，包含了ROS的头文件、主函数和对depthimage_to_laserscan功能包的调用。 具体来说，这个程序会创建一个ROS节点，然后创建一个DepthImageToLaserScan客户端，用于调用depthimage_to_...

ROSpython如何得出一个类里两个sensor_msgs/Image话题的频率差

在ROS中，可以通过使用rospy模块来获取两个sensor_msgs/Image话题的频率差。下面是一个示例代码： python import rospy from sensor_msgs.msg import Image from std_msgs.msg import Header class ...

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()); } }

确保sensor_msgs/image_encodings::RGB8和sensor_msgs/image_encodings::BGR8是正确的编码类型。 2. 确保你的Qt界面可以处理RGB格式的图像。如果你的Qt界面只能处理BGR格式的图像，那么你需要在将图像传递给Qt...

sync_policies::ApproximateTime<sensor_msgs::Image, sensor_msgs::Image>

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这段代码将读取example.bag文件中的所有消息，如果是类型为sensor_msgs/CompressedImage的/front_wide/image_raw/compressed话题，则将其转换为图像数据并写入output.mp4文件中。注意，你需要先安装ROS和...

python示例代码 将rosbag中的sensor_msgs/CompressedImage类型话题转为mp4视频保存

from sensor_msgs.msg import CompressedImage # Define the ROS node rospy.init_node('bag_to_video') # Load the ROSbag file bag_file = "your_rosbag_file.bag" # Load the ROSbag topic bag_topic = "/your...

要让机器人运行这两个代码，您可以使用ROS来集成和控制这些代码。下面是一种可能的实现方式： 创建两个ROS节点： 第一个节点用于拍照，执行拍照操作，并将图像保存到指定的路径上。 第二个节点用于图像识别，接收拍摄的图像，执行图像识别算法，并输出识别结果。 定义消息类型： 在ROS中，您可以定义自定义消息类型来传递图像数据和识别结果。您可以使用ROS提供的图像消息类型（如sensor_msgs/Image）来传输图像数据，同时创建一个自定义消息类型来传输识别结果。 发布和订阅消息： 在第一个节点中，使用ROS的图像传输功能（如image_transport）将拍摄的图像发布到指定的话题上。 在第二个节点中，订阅拍摄图像的话题，并根据需要执行图像识别算法。 机器人控制： 您可以创建一个额外的节点，用于控制机器人的移动或其他动作。 这个节点可以订阅第二个节点发布的识别结果，并根据结果来决定机器人下一步的动作。 通过上述步骤，您可以将拍照和图像识别的功能集成到ROS中，并通过ROS的通信机制来实现节点之间的数据传输和协作。这样，您的机器人就能够运行这两个代码，并根据识别结果来执行相应的动作。可以详细一点吗

您可以创建一个名为"image_topic"的话题，并将拍摄的图像以sensor_msgs/Image消息类型发布到该话题上。 - 在"image_recognition_node"中，订阅"image_topic"话题，并接收拍摄的图像。然后，根据需要执行图像识别...

#include <ros/ros.h> #include <image_transport/image_transport.h> #include <cv_bridge/cv_bridge.h> #include <opencv2/opencv.hpp> int main(int argc, char** argv) { ros::init(argc, argv, "image_undistortion"); ros::NodeHandle nh; // 创建ROS消息发布者 image_transport::ImageTransport it(nh); image_transport::Publisher image_pub = it.advertise("undistorted_image", 1); // 定义相机内参矩阵和畸变系数 cv::Mat K = (cv::Mat_<double>(3, 3) << fx, 0, cx, 0, fy, cy, 0, 0, 1); cv::Mat D = (cv::Mat_<double>(1, 5) << k1, k2, p1, p2, k3); // 创建cv_bridge对象 cv_bridge::CvImagePtr cv_ptr; // 创建图像订阅器 image_transport::Subscriber image_sub = it.subscribe("camera_image", 1, [&](const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg) { try { // 将ROS消息转换为OpenCV格式 cv_ptr = cv_bridge::toCvCopy(msg, sensor_msgs::image_encodings::BGR8); // 去除畸变 cv::Mat undistorted_image; cv::undistort(cv_ptr->image, undistorted_image, K, D); // 将去除畸变后的图像发布出去 sensor_msgs::ImagePtr output_msg = cv_bridge::CvImage( std_msgs::Header(), "bgr8", undistorted_image).toImageMsg(); image_pub.publish(output_msg); } catch (cv_bridge::Exception& e) { ROS_ERROR("cv_bridge exception: %s", e.what()); } }); // 进入ROS循环 ros::spin(); return 0; }指出程序存在的问题

4. 程序中使用了 sensor_msgs::image_encodings::BGR8 来定义图像的编码格式，但是该编码格式只适用于 BGR 格式的图像，如果图像格式不是 BGR 则会出现问题。应该根据实际情况选择正确的图像编码格式。

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

from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge import cv2 import numpy as np from pyimagesearch.centroidtracker import CentroidTracker from pyimagesearch.trackableobject import ...

ros::Publisher pub_laser_cloud = n.advertise<sensor_msgs::PointCloud2>("/velodyne_points", 2); image_transport::ImageTransport it(n); image_transport::Publisher pub_image_left = it.advertise("/image_left", 2); image_transport::Publisher pub_image_right = it.advertise("/image_right", 2); ros::Publisher pubOdomGT = n.advertise ("/odometry_gt", 5); nav_msgs::Odometry odomGT; odomGT.header.frame_id = "/camera_init"; odomGT.child_frame_id = "/ground_truth"; ros::Publisher pubPathGT = n.advertise ("/path_gt", 5); nav_msgs::Path pathGT; pathGT.header.frame_id = "/camera_init"; 解释一下

接着使用了 image_transport 库定义了两个名为 pub_image_left 和 pub_image_right 的发布者，用于发布左右两个摄像头采集到的图像数据，话题名分别为 /image_left 和 /image_right，队列长度同样为 2。...

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ros2 C++ 面向对象编程 b0_sub = new message_filters::Subscriber<sensor_msgs::msg::CompressedImage>(this->create_sub_node(), "/image_raw_com0/compressed",1);怎么用

#include <sensor_msgs/msg/compressed_image.hpp> 2. 在您的类中创建一个私有成员变量来存储message_filters::Subscriber对象： cpp private: message_filters::Subscriber<sensor_msgs::msg::...

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